MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386796615 · doi:10.23977/jeis.2023.080401

Exploring the Visual Interaction Design for Eurasia University Library's Digital Twin Model under the Metaverse study

2023· article· en· W4386796615 sur OpenAlexvenueno aff
Xuan Li, Yunfei Zhao

Notice bibliographique

RevueJournal of Electronics and Information Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Topics in Contemporary Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetaverseComputer scienceDigital libraryField (mathematics)Resource (disambiguation)Human–computer interactionScheme (mathematics)World Wide WebVirtual realityMultimediaData science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores the development and application of digital twin technology and metaverse in the field of libraries. Digital twin technology blends physical entities with virtual models, allowing for real-time data synchronization, while metaverse creates a new virtual world, providing an immersive and highly interactive online environment. The purpose of this study is to investigate the potential application of metaverse in library services, to enhance their quality and convenience, and to introduce relevant concepts and technologies of digital twin models and metaverse. The design scheme emphasizes the importance of creating virtual library scenarios and designing interactive interfaces. The technical implementation involves the construction of digital twin models and the integration of metaverse platforms, as well as the application of scenarios and case studies, such as online guidance and resource retrieval, and virtual academic activities. This research contributes to the innovative development of the library field, providing new directions and insights for future library services.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,228
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,147 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Electronics and Information ScienceMême sujetDiverse Topics in Contemporary ResearchTravaux en français237 207