A Practical Guide to Participatory Design Sessions for the Development of Information Visualizations: Tutorial
Notice bibliographique
Résumé
Unlabelled: Participatory design is an increasingly common informatics method to engage intended audiences in the development of health-related resources. Participatory design is particularly helpful for developing information visualizations that aim to improve health outcomes by means of improved comprehension, communication or engagement, and subsequent behavior changes. Existing literature on participatory design lacks the practical details that influence the success of the method and does not address emergent issues, such as strategies to enhance internet-based data collection. In this tutorial, our objective is to provide practical guidance on how to prepare for, conduct, and analyze participatory design sessions for information visualization. The primary audience for this tutorial is research teams, but this guide is relevant for organizations and other health professionals looking to design visualizations for their patient populations, as they can use this guide as a procedural manual. This start-to-finish guide provides information on how to prepare for design sessions by setting objectives and applying theoretical foundations, planning design sessions to match project goals, conducting design sessions in different formats with varying populations, and carrying out effective analysis. We also address how the methods in this guide can be implemented in the context of resource constraints. This tutorial contains a glossary of relevant terms, pros and cons of variations in the type of design session, an informed consent template, a preparation checklist, a sample design session guide and selection of useful design session prompts, and examples of how surveys can supplement the design process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,123 | 0,062 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».