Developing WaterHCI and OceanicXV technologies for Diving
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».