Psychophysics of variable fonts: Speed and comprehension measures
Notice bibliographique
Résumé
While many previous studies have investigated how text appearance affects reading performance, variable fonts allow different parameters, like slant and character weight, to be customized along a set of continuous axes. This gives us the unique ability to use psychophysical techniques with them in a new way, and assess how these manipulations impact reading speed and comprehension. To test this, we had participants read passages where the appearance of text had been customized, with each complete passage consisting of four screens of customized text. We measured the speed with which they completed this reading task, and assessed comprehension with multiple-choice probe questions after they had read each passage. We varied five parameters with the Roboto Flex font: slant, width, weight, thick stroke, and thin stroke, with five different levels per parameter, spanning their full range. We show that slant produced the largest changes in reading speed, with words per minute (WPM) increasing as slant decreased, with a 38.4% change over the range of slants tested. In contrast, thick stroke produced the smallest change in reading speed (22.7% of maximum), with WPM increasing as thick stroke width decreased. Thin stroke produced the fastest reading speeds at both extremes, with WMP being highest when thin stroke was set to its minimum. Critically, comprehension was not affected by these manipulations, and was stable for all participants in all conditions (mean comprehension accuracy, 81.5%). Our results suggest that the customizability of variable fonts has significant potential to increase reading speed without impeding comprehension, and the nature of variable fonts lends itself to new psychophysical investigation of the impact of font appearance in reading.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».