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Enregistrement W2984992847 · doi:10.1145/3359207

MP Remix

2019· article· en· W2984992847 sur OpenAlexaff
Hossein Salimian, Stephen Brooks, Derek Reilly

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ACM on Human-Computer Interaction · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCongruence (geometry)Computer sciencePerspective (graphical)Human–computer interactionSpace (punctuation)Virtual realityMultimediaArtificial intelligenceMathematicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

to create an integrated space. We consider an MR configuration in which collocated collaborators work around a tabletop display, while remote collaborators wear an HMD to interact with a connected virtual environment that gives a 3D perspective, and consider the impact of varying degrees of view congruence with their collaborators. In a within-subjects study with 18 groups of 3, groups completed task scenarios involving 3D object manipulation around a physical-virtual mapped tabletop. We compare a synchronized Tabletop display baseline and two MR conditions with different levels of view congruence: Fishtank and Hover. Fishtank has a high degree of congruence as it shares a top-down perspective of the 3D objects with the tabletop collaborators. The Hover condition has less view congruence since 3D content hovers front of the remote collaborator above the table. The MR conditions yielded higher self-reported awareness and co-presence than the Tabletop condition for both collocated and remote participants. Remote collaborators significantly preferred the MR conditions for manipulating shared 3D models and communicating with their collaborators. Our findings illustrate strengths and weaknesses of both MR techniques but show that more participants preferred the less-congruent Hover condition overall. Reasons include that it facilitated interaction and viewing 3D objects.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,530
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5300,310

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,275 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

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

En bref

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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