MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3115974567 · doi:10.1109/ismar-adjunct51615.2020.00080

Using Space Syntax to Enable Walkable AR Experiences

2020· article· en· W3115974567 sur OpenAlexaff
Derek Reilly, Shivam Mahajan, Abbey Singh, Jake Moore, Isaac Fresia, Matt Peachey, Joseph Malloch

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpatial Cognition and Navigation
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSpace syntaxSyntaxSpace (punctuation)Human–computer interactionProgramming languageArtificial intelligenceOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

"Walkable" Augmented Reality (AR) experiences span floors of a building or involve exploring city neighbourhoods. In these cases setting greatly impacts object placement, interactive events, and narrative flow: in a zombie game for example, a standoff might best occur in an open foyer while a chase might be most effective in a narrow hallway. Spatial attributes are important when experiences are designed for a specific setting but also when settings are not known at design time. In this paper we explore how generic spatial attributes can facilitate design decisions in both cases. We conduct game design through the lens of space syntax, illustrating how attributes like openness, connectivity, and visual complexity can assist placement of walkable AR content in a site-specific narrative-driven scavenger hunt called ScavengAR and a "site-agnostic" game called Adventure AR. We contribute a Unity3D plugin that resolves design constraints expressed in terms of space syntax attributes to place AR content for a single setting or for multiple settings dynamically.

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 enseignants0,134
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)0,0010,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetSpatial Cognition and NavigationTravaux en français237 207