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Enregistrement W4225142605 · doi:10.1145/3491101.3503723

Splash! Identifying the Grand Challenges for WaterHCI

2022· article· en· W4225142605 sur OpenAlexaff
Christal Clashing, Maria F. Montoya, Ian Smith, Joe Marshall, Leif Oppermann, Paul Dietz, Mark Blythe, Scott Bateman, Sarah Jane Pell, Swamy Ananthanarayan, Florian Mueller

Notice bibliographique

RevueCHI Conference on Human Factors in Computing Systems Extended Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Human-Technology Interaction
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesAustralian Research Council
Mots-clésSplashComputer scienceGrand ChallengesWork (physics)Human–computer interactionData scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bodies of water can be a hostile environment for both humans and technology, yet they are increasingly becoming sources, sites and media of interaction across a range of academic and practical disciplines. Despite the increasing number of interactive systems that can be used in-, on-, and underwater, there does not seem to be a coherent approach or understanding of how HCI can or should engage with water. This workshop will explicitly address the challenges of designing interactive aquatic systems with the aim of articulating the grand challenges faced by WaterHCI. We will first map user experiences around water based on participants’ personal experiences with water and interactive technology. Building on those experiences, we then discuss specific challenges when designing interactive aquatic experiences. This includes considerations such as safety, accessibility, the environment and well-being. In doing so, participants will help shape future work in WaterHCI.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0090,012
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,005

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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,186 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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