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Enregistrement W4361799407 · doi:10.1386/vcr_00063_1

When hearts speak

2022· article· en· W4361799407 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueVirtual Creativity · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Human-Technology Interaction
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSchematicStudioHuman–computer interactionSculptureContainer (type theory)Visual artsMultimediaEngineeringArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article gathers and analyses research on biosensing user-interface design strategies and empirical research approaches in human-computer interaction (HCI). Placing human experience at the core of the primary investigation, this research article will explore Soma Design strategies developed by researcher and computer scientist Kristina Höök and comparable approaches in human computer mediations. In addition, this article investigates the peculiarities of creating a container and expressive model for architectonic media based on WorldMaker Universe (WMU) schematic, a software framework for the development of computational artworks, created by scholar and artist Mark-David Hosale and explores works and research that intersect the art and science domains. This research document also offers a unique angle on the creative and technical processes of creating a bio-art installation and virtual sculpture called Somatic Interventions , developed as a group assignment for the Vertical Studio Lab course taught by Professor Mark-David Hosale at York University, Toronto, Canada. It will critically examine and question the sculpture design’s architectural choices and evaluate the biosignal feedback system that connects human participants to internally built artificial chemistry and multiple layers of unique state machines.

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.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,782
Score d'incertitude au seuil0,856

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,244 · 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