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Enregistrement W4281914607 · doi:10.1145/3532106.3533568

Computationally augmenting traditional embroidery practices: an autobiographical design process with first-person patient experience for amblyopia follow up treatment activity

2022· article· en· W4281914607 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

RevueDesigning Interactive Systems Conference · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImage stitchingProcess (computing)Computer scienceCompliance (psychology)Quality of life (healthcare)Human–computer interactionDesign processField (mathematics)User centred designQuality (philosophy)PsychologyArtificial intelligenceWork in processEngineeringPsychotherapistSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amblyopia is a common neurodevelopmental condition affecting people's vision and quality of life. Follow up treatment plays an essential role in improving amblyopia, and experts have proposed embroidery as a potential activity many times. The low compliance of amblyopia patients is one of the impediments. However, there are currently no targeted embroidery activities designed for patients. Designing embroidery activities to meet the needs of amblyopia patients in human-computer interaction and increasing patient compliance has become a design challenge in the current research field. In this research, we present an autobiographical design process to explore the augmentation of traditional embroidery activities with computationally generated patterns based on the stitching preferences of the user. We propose two design considerations for future research: Design with technology to assist traditional handcrafting and personalized design for long-term follow-up treatment through lived experience.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,802
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,195
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,137 · 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