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Enregistrement W2982544793 · doi:10.1145/3313831.3376641

Designing an Eyes-Reduced Document Skimming App for Situational Impairments

2020· article· en· W2982544793 sur OpenAlexafffund
Taslim Arefin Khan, Dongwook Yoon, Joanna McGrenere

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTactile and Sensory Interactions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésReading (process)Active listeningSet (abstract data type)Computer scienceSituational ethicsEye trackingHuman–computer interactionPsychologyReading aloudCognitive psychologyLinguisticsCommunicationArtificial intelligenceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Listening to text using read-aloud applications is a popular way for people to consume content when their visual attention is situationally impaired (e.g., commuting, walking, tired eyes). However, due to the linear nature of audio, such apps do not support skimming---a non-linear, rapid form of reading---essential for quickly grasping the gist and organization of difficult texts, like academic or professional documents. To support auditory skimming for situational impairments, we (1) identified the user needs and challenges in auditory skimming through a formative study (N=20), (2) derived the concept of "eyes-reduced" skimming that blends auditory and visual modes of reading, inspired by how participants mixed visual and non-visual interactions, (3) generated a set of design guidelines for eyes-reduced skimming, and (4) designed and evaluated a novel audio skimming app that embodies the guidelines. Our in-situ preliminary observation study (N=6) suggested that participants were positive about our design and were able to auditorily skim documents. We discuss design implications for eyes-reduced reading, read-aloud apps, and text-to-speech engines.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,476

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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