Psychophysics of variable fonts: Gaze measures of reading efficiency
Notice bibliographique
Résumé
Reading is a demanding task, and while many studies have investigated the visual factors associated with reading, the recent development of variable fonts opens new avenues for this research. Variable fonts can be customized along a set of continuous parametric axes within a single font file (e.g., thin stroke, slant, etc.), lending themselves readily to psychophysical techniques. To understand how these settings can influence individual reading performance and which settings may improve reading efficiency, we recorded participants’ eye movements as they read short passages. For this study, we varied five font parameters within Roboto Flex: thick stroke, thin stroke, slant, weight, and width at five levels each. Participants read one passage per setting, displayed across four screens, and we measured saccade amplitude normalized to letter width as well as the number and duration of fixations. Our results demonstrate that increasing width and weight decrease reading efficiency since saccade amplitude decreased as letters became wider and visually heavier. Increasing thick stroke had the largest effect on reading efficiency, while thin stroke and slant had the smallest. We also found considerable individual variability in the degree to which these axes impacted individuals’ reading efficiency and the number of fixations they made. Our results suggest that the customizability of variable fonts and the sensitivity of our gaze measures may make it possible to quickly find the settings that are best for each reader and enable a new range of psychophysical investigations of the impact of font on 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».