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Enregistrement W4225771412 · doi:10.1145/3512896

Abstractions for Visualizing Preferences in Group Decisions

2022· article· en· W4225771412 sur OpenAlex

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 · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueData Visualization and Analytics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSituational ethicsSet (abstract data type)VisualizationPreferenceGroup decision-makingStakeholderTask (project management)Preference elicitationHuman–computer interactionData scienceOrder (exchange)Knowledge managementDecision support systemManagement scienceDecision analysisArtificial intelligencePsychologyEngineeringSystems engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Group decision making occurs when individuals collectively choose from a set of alternatives based on individual preferences. In these ubiquitous situations, it can be helpful for decision makers to visually model and compare stakeholder preferences in order to better understand others' points of view and reach consensus. Although a number of collaboration support tools allow preference inspection in some form, they are rarely based on a comprehensive understanding of the needs of group decision makers. The goal of our work is to study these demands, develop abstractions to model them, and create a framework to inform the design and assessment of existing and future tools. First, guided by decision analysis theory, we examine a diverse set of group decision making scenarios, characterizing variations in problem formulation, analysis goals, and situational features. Second, we amalgamate these findings into data and task abstractions that can be used to relate specific scenarios to the language of visualization. Finally, we use this framework to assess existing preference visualization tools in order to shed light on areas for future work in supporting group decision making.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,611
Score d'incertitude au seuil0,450

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,269 · 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