AQUARIA: Assistive Querying in Augmented Reality for Interactive Analytics
Notice bibliographique
Résumé
This study introduces a novel system designed for the exploration and visualization of maritime data, aimed at enhancing decision-making, particularly in identifying unlawful maritime activities. The system fosters collaboration across diverse expertise and data requirements by merging augmented reality (AR) head-worn display with both individual and communal touchscreen interfaces. Through an iterative process, we developed capabilities for visual languages querying and visualizing maritime data over time and space, employing both a node-link visual query language and hands-on geospatial interactions for selections, filters, and queries. Evaluations through cognitive walkthroughs by professionals in interaction design and maritime fields revealed the effectiveness and intuitiveness of our direct manipulation approach, though some discrepancies were noted between user expectations and the node-link query process. We suggest advanced AR techniques to enhance the intuitive use of direct manipulation in data queries and to more closely integrate map visuals with query components. Further refinement of our system was achieved through detailed cognitive walkthroughs with experts in interface design and maritime data. This comprehensive assessment, involving 8 key tasks and 38 actions over two phases, highlighted the vital role of accurate spatial and temporal data filtering in maximizing the efficiency and user experience of AR-enhanced maritime tools. Effective data management is crucial for the system's performance and ensuring smooth, engaging interactions for users.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».