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Enregistrement W3204119708 · doi:10.1145/3474693

The Role of Partial Automation in Increasing the Accessibility of Digital Games

2021· article· en· W3204119708 sur OpenAlex
Gabriele Cimolino, Sussan Askari, T.C. Nicholas Graham

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ACM on Human-Computer Interaction · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTactile and Sensory Interactions
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutomationPersonalizationComputer scienceHuman–computer interactionRendering (computer graphics)MultimediaWheelchairArtificial intelligenceEngineeringWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Digital games are designed to be controlled using hardware devices such as gamepads, keyboards, and cameras. Some device inputs may be inaccessible to players with motor impairments, rendering them unable to play. Games and devices can be adapted to enable play, but for some players these adaptations may not go far enough. Games may require inputs that some players cannot provide with any device. To address this problem, we introduce partial automation, an accessibility technique that delegates control of inaccessible game inputs to an AI partner. Partial automation complements and builds on other approaches to improving games' accessibility, including universal design, player balancing, and interface adaptation. We have demonstrated partial automation in two games for the rehabilitation of spinal cord injury. Six study participants with vastly different motor abilities were able to play both games. Participants liked the increased personalization that partial automation affords, although some participants were confused by aspects of the AI's behaviour.

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 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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,322

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,281 · 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