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Enregistrement W4392242789 · doi:10.1145/3643493

Imagining Sustainable Futures: Expanding the Discussion on Sustainable HCI

2024· article· en· W4392242789 sur OpenAlexaffabout
Eleonora Mencarini, Valentina Nisi, Christina Bremer, Chiara Leonardi, Nuno Nunes, Jen Liu, Robert Soden

Notice bibliographique

Revueinteractions · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Human-Technology Interaction
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversitas Brawijaya
Mots-clésFutures contractComputer scienceHuman–computer interactionBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Futures" [1] to map the various perspectives from which the CHI community currently addresses the problem of climate change.By bringing together these different perspectives, our intent was to find contact points among them and create synergies to imagine sustainable futures together.The workshop was met with great interest, highlighting the need for discussion spaces on climate change in the CHI community.We received 46 submissions (40 of which were accepted) and welcomed 53 participants (16 online and 37 in person in Hamburg, Germany).For the past 15 years, in light of biodiversity loss, ocean acidification, droughts, floods, and threats to humans' and nonhumans' health, life, and activities, HCI researchers have been reflecting on the role their work can play in reducing the impact of climate change.Recently, the discourse on climate change in the HCI community has expanded to include effective communication to raise citizens' awareness, policy design, the value of biodiversity, and the perspectives of nonhuman actors.During CHI 2023, we organized the workshop "HCI for Climate Change: Imagining Sustainable F Insights → HCI researchers should work with other disciplines and include nonhuman perspectives to develop a systemic understanding of climate change.→ A cultural shift from the concepts of persuasion, personhood, and property toward collectively nurtured common goods is needed to trigger collective action.→ Hopeful visions of the future might help to contrast ecoanxiety and denialism.

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)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0130,032
Communication savante0,0290,069
Science ouverte0,0040,023
Intégrité de la recherche0,0180,020
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0590,010

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,309 · 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'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

Citations18
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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