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Enregistrement W4389296423 · doi:10.1109/ismar59233.2023.00070

Exploring the Effects of Virtually-Augmented Display Sizes on Users’ Spatial Memory in Smartwatches

2023· article· en· W4389296423 sur OpenAlexaff
Marium-E Jannat, Khalad Hasan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAugmented Reality Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan Campus
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmartwatchComputer scienceHuman–computer interactionDisplay sizeAugmented realityComputer graphics (images)MultimediaEmbedded systemWearable computerDisplay deviceOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The small display size of the smartwatches makes it difficult to display large amounts of information on the device. Prior work explored leveraging a second device (e.g., Head-mounted displays) to extend the space where users can access large information space with virtual displays anchored on their wrists. Though researchers showed that having an additional virtual screen increased information bandwidth, little is known about the effect of virtual display sizes on users’ performance. In this paper, we examined the impact of display sizes on spatial memory, workload, and user experience to better understand the prospects of virtually-augmented displays for smartwatches. Results from a user study revealed that a 4.8 inches display size can be the “sweet spot” for the virtually-augmented displays to ensure improved spatial memory performance and better user experience with less workload. Finally, we provided a set of design guidelines focusing to display size, spatial memory, user experience, and workload for designing virtually augmented user interfaces for smartwatches.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,396
Score d'incertitude au seuil0,316

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

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