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Enregistrement W4296784305 · doi:10.1145/3546736

Understanding and Adapting Bezel-to-Bezel Interactions for Circular Smartwatches in Mobile and Encumbered Scenarios

2022· article· en· W4296784305 sur OpenAlexaff
Bradley Rey, Kening Zhu, Simon T. Perrault, Sandra Bardot, Ali Neshati, Pourang Irani

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ACM on Human-Computer Interaction · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInteractive and Immersive Displays
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of WaterlooKelowna General HospitalUniversity of ManitobaUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBasic and Applied Basic Research Foundation of Guangdong ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSmartwatchComputer scienceHuman–computer interactionGestureSet (abstract data type)Control (management)Task (project management)Position (finance)Artificial intelligenceEmbedded systemWearable computerEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Supporting eyes-free interaction, mobility and encumbrance, while providing a broad set of commands on a smartwatch display is a difficult, yet important, task. Bezel-to-bezel (B2B) gestures are valuable for rapid command invocation during eyes-free operation, however we lack knowledge regarding B2B interactions on circular devices during common usage scenarios. We aim to improve our understanding of the dynamics of B2B interactions in these scenarios by conducting two studies and a third analysis: First, we explore the performance of B2B in a seated position; second, we explore the effect of mobility and encumbrance on the B2B interaction; finally, we improve on the B2B accuracies by calculating features and utilizing machine learning. With the limited interaction capabilities on smartwatches and the importance of the scenario of use, we conclude with applications and design guidelines for improved utilization of B2B that enables effective smartwatch control while in common, mobile and eyes-free scenarios.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,121
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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