MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4282961824 · doi:10.21606/drs.2022.699

Designing a tangible augmented reality experience for cultural heritage research

2022· article· en· W4282961824 sur OpenAlexafffund
Anitha Nathan

Notice bibliographique

RevueProceedings of DRS · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAugmented Reality Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesConnaught FundOntario Ministry of Research and InnovationSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésAugmented realityCultural heritageComputer scienceProcess (computing)Mixed realityObject (grammar)Human–computer interactionHistoryArchaeologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Tangible Augmented Reality Archives (TARA) is an augmented reality system developed to assist cultural heritage researchers in remotely collecting and assessing information on rare artifacts. Building on prior research, we designed TARA to address challenges faced by cultural heritage researchers, including limited access to collections, as well as the time and budget constraints associated with archival visits. In this paper, we examine the use of augmented reality to advance cultural heritage research, and describe a series of design explorations that explore tangible interactions with remote cultural heritage artifacts. These include a three-dimensional cube design, a two-dimensional prop design and an object-based design. We conclude with a discussion of lessons learned from our design process and how this will impact future designs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of DRSMême sujetAugmented Reality ApplicationsTravaux en français237 207