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Enregistrement W4406815933 · doi:10.14236/ewic/bcshci2024.12

Comparing Fun and Performance: A User Study on Children’s Gaming Experiences with Mid-Air Hand Gestures

2024· article· en· W4406815933 sur OpenAlexaff
Saba Fallah, I. Scott MacKenzie

Notice bibliographique

RevueElectronic workshops in computing · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Games and Media
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGestureComputer scienceHuman–computer interactionMultimediaArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" class="first" dir="auto" id="d5393395e64">This study investigates the effects of two types of mid-air hand-gesture input methods on children’s performance, fun, and preference and compares them toatraditionalmouseinputmethod.Theevaluation was doneusingacard-matchinggameonalaptopwith18childrenbetweenfiveandseven.Thetrial completion time(s),numberofselectedcards,andchildren’sperceptionregardingeaseofuse,likability,and willingness toplaythegameusingeachinputmethodagainwererecordedandanalyzed.Theperformance between thetwotypesofmid-airhandgestureinputsshowednosignificantdifference,asevidencedby trial completiontimeandthenumberofselectedcards. Similarly, regarding fun, there was no significant differencebetweenthetwogesturemethods,asindicatedbychildren’sperceptionsregardingease of use, likability,andwillingnesstoplaythegameagainusingeachinputmethod.Contrarily,themouse,serving as thebaselineconditionratherthanaviablemethod,exhibitedbetterperformanceandmorefun. This highlights the importance of considering user familiarity and usability challenges associated with mid-air gesture-based input methods.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,347
Score d'incertitude au seuil0,566

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeObservationnel
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

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Publié2024
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