Notice bibliographique
Résumé
Visualizing information in user interfaces to complex, large-scale systems is difficult due to visual fragmentation caused by an enormous amount of inter-related data distributed across multiple views. New display dimensions are required to help the user visually integrate and filter such spatially distributed and heterogeneous information. Motion holds promise in this regard as a perceptually efficient display dimension. It has long been known to have a strong grouping effect, suggesting it has potential for filtering and brushing techniques. However, there is little known about which properties of motion are most effective. This paper reviews the prior literature relating to the use of motion for display and discusses the requirements for how motion can be usefully applied to these problems, especially for visualizations incorporating multiple groups of data objects. Results from previous research by the authors suggested motion type was a strong distinguishing feature. Three types of motions in pairwise combinations were compared: linear, circular and expansion/contraction. Combinations of linear directions were also compared to evaluate how great angular separation needs to be to enforce perceptual distinction. The results showed that motion can effectively group objects that are otherwise dissimilar. Type differentiation is more effective than directional differences (except for 90°). Of the three types studied, circular demands the most attention. Angular separation must be 90° to be equally effective. These results suggest that motion can be usefully applied to both filtering and brushing. They also provide the beginnings of a vocabulary of simple motions that can be applied to information visualization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».