Towards the Design and Evaluation of Interactive Technologies for Social Good
Notice bibliographique
Résumé
Computer science permeates our everyday lives in almost every space in the modern fast-paced world. The potential of computer science to address the world’s most complex and immediate problems is unbounded. Digital technologies have connected us to the globe, and yet after coming this far, mere technical knowledge does not seem to suffice a cause that is above the global technological requirement. Creative and interdisciplinary solutions that encompass an understanding of technology and people, along with a deep desire to improve the state of the world is the need of the hour, that is, application of cross-discipline aspects from society and technology towards development of social cause. This report gives a qualitative case study of quantitative surveys that address two of the major social challenges experienced by the society on a global scale, and explore solutions and recommendations with interactive technologies to address them. The report also discusses potential applications of mixed reality, and argues that collaborative mixed reality can be deployed towards achieving the interaction goal between different communication groups. It also suggests and proposes the employment of collaborative mixed reality games as a probable solution to minimize the social barriers encountered. The work draws upon psychology, cultural anthropology, and art and urban studies along with application areas from fields of human-computer interaction, computer supported cooperative work, and ubiquitous computing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,053 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,015 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».