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Enregistrement W3096333653 · doi:10.1145/3406865.3418565

The Design of a Location-Based Transit Game for Digital Placemaking

2020· article· en· W3096333653 sur OpenAlexaff
Carolyn Pang, Rui Pan, Stephanie Wong, Carman Neustaedter, Yuyao Wu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographic Information Systems Studies
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlacemakingMetropolitan areaPublic transportTransit (satellite)Computer scienceSocial mediaFace (sociological concept)Internet privacyPublic relationsTransport engineeringBusinessAdvertisingSociologyGeographyUrban designWorld Wide WebEngineeringPolitical scienceUrban planningCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urban residents often use public transit to travel throughout the city yet find it difficult to learn about events in one's neighborhood. Transit rides can also be isolating and routine, despite seeing the same people regularly. As a result, there are opportunities to connect with others on the same route. While digital technologies such as community systems, social media, and public displays have been studied to understand how people engage with each other in their community, little is known about the challenges people face when searching for local information while commuting. Our research explores how one form of technology, location-based games (LBGs), supports urban commuters in digital placemaking. We present a prototype of an LBG, City Explorer, that allows riders to maintain an awareness of location-specific events and to support the sharing of community information. City Explorer is designed for public transit riders in a metropolitan city to collaborate with other riders, supporting community awareness, and facilitating discussions related to places on their transit route.

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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,260

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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