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Enregistrement W4399120219 · doi:10.1109/vrw62533.2024.00039

An Overview of the 3rd International Workshop on eXtended Reality for Industrial and Occupational Supports (XRIOS)

2024· article· en· W4399120219 sur OpenAlexaff
Isaac Cho, Kangsoo Kim, Dongyun Han, Allison Bayro, Heejin Jeong, Hyungil Kim, Hye‐Jin Moon, Myounghoon Jeon

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAugmented Reality Applications
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman factors and ergonomicsEngineering ethicsEngineeringOccupational safety and healthKnowledge managementEngineering managementComputer sciencePolitical sciencePoison controlMedicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 3rd International Workshop on the eXtended Reality for Industrial and Occupational Supports (XRIOS) focuses on identifying the present advancements in XR research, particularly in the realms of human factors and ergonomics, as they apply to industrial and occupational tasks. The workshop also aims to explore potential future research directions. XRIOS was held for the first time at IEEE VR 2022, where it served as the first venue for building an interdisciplinary research community that bridges XR developers/practitioners and human factors and ergonomics researchers interested in industrial and occupational XR applications. XRIOS 2024, marking the first in-person workshop, follows the successes of XRIOS 2022 and 2023 in response to society's growing needs by expanding the XRIOS community and enhancing opportunities for engagement and collaboration.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,203

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,176
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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