A Comparative Evaluation of Techniques for Sharing AR Experiences in Museums
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Museums are constantly searching for new ways to increase engagement with their exhibits, from electronic guides to modern digital technologies such as special-purpose tablets, smartphones, and virtual and augmented reality (AR). For AR exhibits in particular, promoting shared experience and group cohesion is not straightforward. In this work, we investigate scenarios in which not everyone is using a head-worn display (HWD), either because there aren't enough available or simply because someone might feel uncomfortable using it. We propose two sharing techniques for AR experiences and evaluate them in a long term in-the-wild study: Over-the-Shoulder AR, which renders a real-time virtual representation of the augmented reality content on a large secondary display; Semantic Linking, which displays contextual information about the virtual content on the same large display. We also introduce a complementary technique: Indicator Rings, which display the locations of the HWD user's objects-of-focus. We observed that participants in the Over-the-Shoulder AR and Semantic Linking conditions stayed together and exhibited more verbal exchanges than participants in a Baseline condition, which could indicate that they were more engaged. Self-reported measures indicated an increase in pair communication and increased comprehension of the virtual content for participants without the HWD. Participants without the HWD also displayed a greater understanding of the location of virtual elements with support from the Indicator Rings, and used them as a tool to guide the HWD user through the virtual content. We discuss design implications for interactive augmented reality exhibits and possible applications outside the cultural heritage scenario.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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