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Enregistrement W3004772111 · doi:10.1145/3374920.3374982

Heart Waves: A Heart Rate Feedback System Using Water Sounds

2020· article· en· W3004772111 sur OpenAlexaff
Omid Ettehadi, Lee Jones, Kate Hartman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensCarleton UniversityOntario College of Art and Design
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeart rateComputer scienceWearable computerHuman–computer interactionBiometric dataReal-time computingWearable technologyWork (physics)Heart rate monitorSimulationBiometricsComputer securityEmbedded systemEngineeringMedicineBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wearable devices of today help people track and monitor their biometric data such as heart rate. While the tracked data can help inform people of their health, many find that it adds unnecessary anxieties in the way the feedback is provided. In the case of college students, they spend most of their time in a stressful environment, leading them to an increase in the risk of mental health issues. To help with this issue, we present Heart Waves, an experimental ambient feedback system that tracks heart rate and uses water sound to provide feedback in a stressful work environment. Heart Waves uses the sound of falling water to create a relaxing atmosphere to help ease any stress they are going through. As the user's heart rate goes up, the flow of water increases, and as their heart rate goes down, the flow rate of water decreases. The purpose of this project is to automatize the processing of heart rate data so that the user does not have to analyze the data and create an ambient feedback system that adjusts to their heart rate.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0000,001

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,212 · 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.

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

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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