A chronology of SIGCHI conferences
Notice bibliographique
Résumé
research-article Open AccessA chronology of SIGCHI conferences: 1983 to 2022 Authors: Neha Kumar Georgia Institute of Technology Georgia Institute of TechnologyView Profile , Julie A. Adams Oregon State University Oregon State UniversityView Profile , Bill Buxton Microsoft Research Microsoft ResearchView Profile , Linda Candy ArtworksrActive ArtworksrActiveView Profile , Pablo Cesar Centrum Wiskunde & Informatica and Delft University of Technology Centrum Wiskunde & Informatica and Delft University of TechnologyView Profile , Leigh Clark Bold Insight UK Bold Insight UKView Profile , Benjamin R. Cowan University College Dublin University College DublinView Profile , Anind Dey Carnegie Mellon University Carnegie Mellon UniversityView Profile , Phoebe O. Toups Dugas New Mexico State University New Mexico State UniversityView Profile , Ernest Edmonds De Montfort University De Montfort UniversityView Profile , Michael A. Goodrich Brigham Young University Brigham Young UniversityView Profile , Mark Green Ontario Tech University Ontario Tech UniversityView Profile , Jonathan Grudin Microsoft and University of Washington Microsoft and University of WashingtonView Profile , Yoshifumi Kitamura Tohoku University Tohoku UniversityView Profile , Joe Konstan University of Minnesota University of MinnesotaView Profile , Celine Latulipe University of Manitoba University of ManitobaView Profile , Minha Lee Eindhoven University of Technology Eindhoven University of TechnologyView Profile , Tom Malone Massachusetts Institute of Technology Massachusetts Institute of TechnologyView Profile , Regan Mandryk University of Saskatchewan University of SaskatchewanView Profile , Panos Markopoulos Eindhoven University of Technology Eindhoven University of TechnologyView Profile , Michael Muller IBM Research IBM ResearchView Profile , Lennart Nacke University of Waterloo University of WaterlooView Profile , Yukiko Nakano Seikei University Seikei UniversityView Profile , Marianna Obrist University College London University College LondonView Profile , Martin Porcheron Swansea University Swansea UniversityView Profile , Aleksandra Sarcevic Drexel University Drexel UniversityView Profile , Johannes Schöning University of St.Gallen University of St.GallenView Profile , Stacey Scott University of Guelph and University of Waterloo University of Guelph and University of WaterlooView Profile , Bonita Sharif University of Nebraska - Lincoln University of Nebraska - LincolnView Profile , Frank Steinicke University of Hamburg University of HamburgView Profile , Simone Stumpf University of Glasgow University of GlasgowView Profile , Edward Tse NUITEQ NUITEQView Profile , Vinoba Vinayagamoorthy Samsung SamsungView Profile Authors Info & Claims InteractionsVolume 29Issue 6November - December 2022 pp 34–41https://doi.org/10.1145/3568732Published:03 November 2022Publication History 0citation707DownloadsMetricsTotal Citations0Total Downloads707Last 12 Months707Last 6 weeks47 Get Citation AlertsNew Citation Alert added!This alert has been successfully added and will be sent to:You will be notified whenever a record that you have chosen has been cited.To manage your alert preferences, click on the button below.Manage my AlertsNew Citation Alert!Please log in to your account Save to BinderSave to BinderCreate a New BinderNameCancelCreateExport CitationPublisher SiteView all FormatsPDF
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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 | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,017 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,070 | 0,047 |
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 ».