MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402722170 · doi:10.1145/3670947.3670960

BendAide: A Deformable Interface to Augment Touchscreen Mobile Devices

2024· article· en· W4402722170 sur OpenAlexaff
Alexander Keith Eady, Alfrancis Guerrero, Victor Cheung, David Thue, Audrey Girouard

Notice bibliographique

RevueGraphics Interface · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInteractive and Immersive Displays
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityCarleton University
Organismes subventionnairesUniversitas Brawijaya
Mots-clésTouchscreenAugmentComputer scienceComputer graphics (images)Mobile deviceInterface (matter)Human–computer interactionOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The uses of handheld mobile devices are diverse, yet interaction is not; touchscreens are the singular primary interface on most mobiles. Touch interaction has usability issues (e.g., the “fat fingers problem”) which impair the fine control of small interface elements, such as when working with text. Beyond text entry, this includes tasks like placing the in-text cursor (caret), text selection, and copy/paste. Current solutions for touch usability issues do not address complex uses like working with text. We propose deformable interaction, specifically bend, added alongside touch to support working with text on mobile. We explore this through a study of BendAide, a novel deformable 3D printed case for mobiles that adds bend interaction to the device. We found that people perceive different advantages between bend and touch and that they will alternate between these inputs based on task demands and their personal abilities. Adding alternate input options to mobile could reduce the complexity of on-display interfaces and interactions and give people more choice in how they use their devices.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,292 · 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'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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGraphics InterfaceMême sujetInteractive and Immersive DisplaysTravaux en français237 207