Emerging Telepresence Technologies for Hybrid Meetings: Experiences and Lessons Learned from an Interactive Workshop
Notice bibliographique
Résumé
As demonstrated in recent years, telepresence technologies play a crucial role in the hybrid world. However, successfully carrying out hybrid activities that ensure participant engagement and equal opportunities for interaction and collaboration between in-person and remote participants still require significant effort. Building on this premise, this paper presents the methodology and lessons learned of a hybrid workshop involving eight in-person and eight remote participants. During the workshop, various telepresence technologies for hybrid meetings were tested, including 360-degree video-based systems and a telepresence robot. The workshop involved two main interactive activities: one focused on presentations to the audience (both local and remote), and a second focused on hybrid groups discussing a selection of provocative questions to compare and reflect on these technologies in terms of immersion, interaction capabilities, social implications, and practical convenience. In both activities, we ensured that all participants used the telepresence systems. This paper describes all the details that allowed us to successfully organize the workshop in terms of hardware, software used, roles assigned to organizers, and challenges faced. It also gathers the conclusions raised by both the participants and organizers to provide the community with valuable considerations for the design of future hybrid workshops, along with interesting insights obtained during discussions that highlight areas where future research should focus.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».