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Enregistrement W4366595971 · doi:10.1145/3544549.3583175

Special Interest Group on Creativity and Cultures in Computing

2023· article· en· W4366595971 sur OpenAlexaff
Jun Kato, Jonas Frich, Zhicong Lu, Jennifer Jacobs, Kumiyo Nakakoji, Celine Latulipe

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCreativity in Education and Neuroscience
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesJapan Science and Technology AgencyJapan Society for the Promotion of ScienceNational Science Foundation
Mots-clésCreativitySociocultural evolutionCreativity techniqueComputer scienceProcess (computing)Focus groupExploratory researchHuman–computer interactionKnowledge managementPsychologySociologySocial psychologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research on creativity support tools (CSTs) has a long history in Human-Computer Interaction (HCI); however, researchers often focus on developing novel CSTs and verifying them in a controlled lab setting, rather than on capturing the creative process in the wild. In reality, creative activity is exploratory, laborious, and involves multiple CSTs; which together form a creativity support environment or ecology. Creative activity is also social, cultural, and collaborative with people distributing, modifying, and reacting to the creations of others. This process can inspire subsequent iterations. To understand and support open-ended, culturally embedded, collaborative creativity, HCI researchers are seeking new methods to study the sociocultural aspects of creativity support. This Special Interest Group on Creativity and Cultures in Computing (SIGCCC) invites diverse researchers to provide a forum for CST discussions from a wide sociocultural lens. The participants will identify and discuss the state-of-the-art and conceptualize future directions for creativity support research.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,597
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,325 · 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'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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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