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Enregistrement W4237118080 · doi:10.4018/978-1-5225-5484-4.ch027

Enhancing Self-Reflection With Wearable Sensors Workshop

2018· book-chapter· en· W4237118080 sur OpenAlexaboutno aff
Genovefa Kefalidou, Vicky Shipp, James Pinchin, Alan Dix

Notice bibliographique

RevueWearable Technologies · 2018
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueContext-Aware Activity Recognition Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReflection (computer programming)Wearable computerComputer scienceData scienceWearable technologyHuman–computer interactionEngineeringEngineering ethics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On 23rd September 2014 the authors organised a workshop on self-reflection tools and wearable sensors as part of the ACM MobileHCI 2014 Conference in Toronto, Canada. The aim of the workshop was to bring together professionals from different backgrounds to discuss the current adoption of such methodological tools, their challenges and future trends. Examples of own individuals' work were presented where such methodologies had been employed. Hands-on activities enabled us to fine- tune our understanding of those methodologies and unpack new potentials regarding their advantages and limitations. The workshop argued that the potential synthesis of such methodologies in collecting data will contribute to a new form of ‘Big Data on-the-go' while introducing ethical, control and management challenges. The workshop revealed interesting opportunities arising from the synergies of sensors and reflection tools with a wide range of applications. Finally, the workshop offered opportunities for experimenting with sensors and reflection tools on site.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,873
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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