Communicating affect via flight path Exploring use of the Laban Effort System for designing affective locomotion paths
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.
Notice bibliographique
Résumé
People and animals use various kinds of motion in a multitude of ways to communicate their ideas and affective state, such as their moods or emotions. Further, people attribute affect and personalities to movements of even non-life like entities based solely on the style of their motions, e.g., the locomotion style of a geometric shape (how it moves about) can be interpreted as being shy, aggressive, etc. We investigate how robots can leverage this locomotion-style communication channel for communication with people. Specifically, our work deals with designing stylistic flying-robot locomotion paths for communicating affective state. To author and unpack the parameters of affect-oriented flying-robot locomotion styles we employ the Laban Effort System, a standard method for interpreting human motion commonly used in the performing arts. This paper describes our adaption of the Laban Effort System to author motions for flying robots, and the results of a formal experiment that investigated how various Laban Effort System parameters influence people's perception of the resulting robotic motions. We summarize with a set of guidelines for aiding designers in using the Laban Effort System to author flying robot motions to elicit desired affective responses.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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