Cite Your Well-being First: What Happens When Personal Life, Mental Health, and HCI Research Become Entangled?
Notice bibliographique
Résumé
Human-Computer Interaction (HCI) research often requires deep engagement with people and their environments, making the researcher’s own well-being an integral, yet overlooked factor in the research process. Personal challenges, ranging from academic pressures to difficult life events, can influence how we conduct studies, interpret data, and relate to our work. Despite this, such experiences are rarely acknowledged in formal academic spaces, and there is limited discussion about their impact on research. Our workshop offers a space for HCI researchers to reflect on their well-being, share personal experiences, and examine how personal struggles intersect with their research practices. Together, we will foreground researchers’ well-being as an essential concern and explore how these lived realities can be meaningfully integrated into our methodologies. In doing so, we invite the HCI community to not only centre the human in our research, but also recognise the researcher as human; one whose life is deeply entangled with the work they do.
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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 | 0,036 | 0,171 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,021 |
| Communication savante | 0,026 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».