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Enregistrement W4386631390 · doi:10.1109/oceanslimerick52467.2023.10244474

Developing WaterHCI and OceanicXV technologies for Diving

2023· article· en· W4386631390 sur OpenAlexaff
Sarah Jane Pell, Steve Mann, Michael A. Lombardi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Human-Technology Interaction
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAustralian Research Council
Mots-clésComputer scienceSociotechnical systemUnderwaterHuman–computer interactionConceptualizationArchitectural engineeringEngineeringArtificial intelligenceOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Technical diving requires us to be fully cognizant of our interactions with advanced life support systems, our adaptation to the natural environment and our participation in complex oceanic operations. It exists in the liminal space between water, humans, and technology. We explore the future of technical, artistic, and research diving at the intersection of water and human-computer interaction (HCI), specifically through WaterHCI (Water-Human-Computer Interaction) re-configured for eXtended Reality (XR) and eXtended meta-uniVerse (XV) technical diving systems. The ocean is a live and extended immersive environment. An OceanicXR/XV is key to re-envisage beyond the so-often undifferentiated oceanic-symbolic world encountered in XR/XV to support underwater omnidirectional awareness and communication. As we dive into exploring three underwater case studies, we are highlighting the probabilities of WaterHCI and OceanicXV for the future of technical diving. Through our experimentation to reconceive XV underwater, we initiate a quest for an HCI design language that incorporates interactions uniquely aquatic. The opportunity in the marine and waterways extended infrastructure of the metaverse is equally technical and conceptual. We aim to address the gap of design for dynamic and phenomenological paradigms spanning transits between submerged, terrestrial, and aerial environments, and into virtuality and alterity from deep time to Narcosis. Building upon the XV framework, we submit an initial framework conceptualization of the OceannXV to advance global impact goals in marine technologies for life underwater.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,731
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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