Learning About Real Experiences From Real Users: A Blueprint for Participatory Accessibility Testing
Notice bibliographique
Résumé
Although it is crucial for libraries to meet required online accessibility standards (e.g., Web Content Accessibility Guidelines 2.0), compliance with these technical standards does not guarantee optimal or equitable experiences for all library users who interact with online spaces or materials. Recent literature on accessibility testing has acknowledged the value of including people with disabilities in testing and designing digital objects and spaces. This thinking aligns with the library-based user experience (UX) principle that talking directly to users about their experiences using library services and resources is the most effective way to understand and thereby improve the overall library experience. In 2020, the UX Group at Western Libraries undertook a pilot accessibility testing initiative to plan, design, and deliver participatory accessibility testing with campus community members who had self-identified as living with a range of disabilities. Three accessibility tests were designed to assess five distinct digital objects, and 14 testing sessions were completed with eight participants. A semi-structured and participatory testing method allowed participants to freely interact with the testing objects, provide detailed feedback regarding their experiences using the objects, and recommend improvements to elements they found less accessible. This article includes an overview of considerations and challenges of the initiative as well as lessons learned in the process of securing funding, recruiting participants, designing the tests, and conducting testing. We reflect on the value of participatory accessibility testing and make recommendations for conducting similar projects at other libraries.
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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 | 0,231 | 0,168 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,051 |
| Communication savante | 0,017 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,041 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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.
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 ».