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Enregistrement W4403576082 · doi:10.1145/3643834.3661626

"I'm not alone in that battle": Designing Mobile AR for Mental Health Communication and Community Connectedness

2024· article· en· W4403576082 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDesigning Interactive Systems Conference · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Human-Technology Interaction
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial connectednessComputer scienceMental healthContext (archaeology)Public healthHuman–computer interactionVisualizationField (mathematics)Data visualizationData sciencePsychologyMedicineSocial psychologyArtificial intelligenceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For researchers at the intersection of health and human computer interaction, mobile AR presents a compelling platform for public health communication: it is increasingly available, highly customizable, and can present interactive visualizations of complex data. However, designers face challenges not only in adapting appropriate data and relevant public health metrics, but also in assessing their communicative potential and effectiveness for the target community. To contribute insight into this research area, we designed four mobile AR visualizations based on mental health issues and resources for our local university community. We then conducted a mixed-methods field experiment to investigate the impact of our AR visualizations on participants’ awareness and understanding of pressing health issues, and to document barriers to use in this context. We show that our visualizations increased participants’ sense of community connectedness and prompted them to reflect on their relationship with the university community. Based on these findings, we discuss opportunities for the field of human-computer interaction to further support public health communication.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,866
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,257 · 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