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Enregistrement W4319317815 · doi:10.55612/s-5002-054-009

COVIDware: Designing Interactive Everyday Things as Tangible Homeware for Social Isolation

2022· article· en· W4319317815 sur OpenAlexaff
Alaa Nousir, Renee Chen, Anne Liu, Meara Donovan, Eliza Wallace, Lee W. Jones, Sara Nabil

Notice bibliographique

RevueInteraction design & architecture(s)/ID&A Interaction design & architecture(s) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Human-Technology Interaction
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsolation (microbiology)Process (computing)Everyday lifeHuman–computer interactionComputer scienceInteraction designDesign processInteractive designInteractive artEngineeringWork in processArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes our collaborative journey of creating everyday interactive artefacts to help us think, reflect, and live through self-isolation. Through a co-design approach, we designed interactive homeware objects (that we collectively refer to as ‘COVIDware’) to address the challenges of isolation during the pandemic. Five artefacts were developed by self-isolated designers as interactive art installations. We discuss how each creator reflected on her design concept, process, and encounter through concepts of critical making, speculation, and engagement via in-the-isolated-wild deployments. By empowering early researchers/enthusiasts to design ‘with’ smart-materials, and off-the-shelf items, we reflect on how these homey interfaces can enhance people’s wellbeing beyond screen-based interactions. Despite not collaborating in the making process, our findings from the designer’s making process show how all the designed artefacts shared attributes of biophilic design, imperfection, and unconventional interactions with the overarching goal of promoting wellbeing, and meaningful connection with nature, self, and others.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,797
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0050,000
Communication savante0,0010,005
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,265 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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'admission1
Résumé présentoui

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