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Enregistrement W4294891745 · doi:10.1145/3550315

One Ring to Rule Them All

2022· article· en· W4294891745 sur OpenAlexaff
Sandra Bardot, Bradley Rey, Lucas Audette, Kevin Fan, Da-Yuan Huang, Jun Li, Wei Li, Pourang Irani

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ACM on Interactive Mobile Wearable and Ubiquitous Technologies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGreen IT and Sustainability
Établissements canadiensHuawei Technologies (Canada)University of ManitobaUniversity of British Columbia, Okanagan CampusKelowna General HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopularityFocus (optics)Computer scienceHuman–computer interactionControl (management)Work (physics)Grounded theoryData scienceKnowledge managementPsychologyQualitative researchArtificial intelligenceSocial psychologyEngineeringSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Smartrings have potential to extend our ubiquitous control through their always available and finger-worn location, as well as their quick and subtle interactions. As such, smartrings have gained popularity in research and in commercial usage; however, they often concentrate on a singular or novel aspect of a smartring's potential. While with any emerging technology the focus on these individual components is important, there is a lack of broader empirical understanding regarding a user's intentions for smartring usage. Thus in this work, we investigate concrete and reported smartring usage scenarios throughout the daily lives of participants. During a two-week in-situ diary study (N = 14), utilizing a mock smartring, we provide an initial understanding of the potential tasks, daily activities, connected devices, and interactions for which augmentation with a smartring was desired. We further highlight patterns of imagined smartring use found by our participants. Finally, we provide and discuss guidelines, grounded through our found knowledge, to inform research and development towards the design of future smartrings.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,269
Score d'incertitude au seuil0,573

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,231
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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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