The Impact of Smart Interactive Technologies in Creating Personal Internal Spaces: An Analytical Study of User Preferences for Interactive Shape Characteristics
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
As interactive technologies become increasingly prevalent in personal living spaces, understanding users' preferences and interactions with these technologies becomes crucial.This study aims to examine users' preferences for interactive technologies in personal living spaces, specifically focusing on interactive lighting, furniture, and space changes.The findings of this study will inform the design and development of future personalized interactive environments.A diverse group of participants completed a questionnaire assessing their preferences for interactive technologies in different home spaces.The collected data were analyzed using descriptive statistics.The results indicate a growing acceptance of interactive technologies in personal living spaces.Most respondents expressed a preference for interactive color change, followed by interactive furniture.Gender differences in preferences were also evident, with males showing a greater preference for form changes, while females favored interactive furniture.These findings have significant implications for the design of personalized interactive environments.It highlights the importance of considering users' preferences and involving them in the design process to create tailored experiences.This study contributes to the field by emphasizing the importance of researching interactive technologies and their potential applications in people's homes and environments.By providing valuable insights into designing and developing future personalized interactive environments, this research emphasizes the need to meet users' evolving needs and preferences to enhance their overall living experiences.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle