MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413844149 · doi:10.1145/3737609.3747092

The Future of More-Than-Human Design: A Computing Practice in Crisis?

2025· article· en· W4413844149 sur OpenAlexaff
Wolmet Barendregt, Tilde Bekker, Arne Berger, Peter Dalsgaard, Eva Eriksson, Christopher Frauenberger, Batya Friedman, Elisa Giaccardi, Anne-Marie Hansen, Rikke Hagensby Jensen, Ann Light, Joseph Lindley, Iohanna Nicenboim, Elisabet M. Nilsson, Johan Redström, Natalie Sontopski, Ron Wakkary, Mikael Wiberg, Daisy Yoo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Human-Technology Interaction
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesErasmus+European Commission
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given the current ecological crisis, the HCI and design community is showing a growing interest in the adoption of more-than-human perspectives, challenging human-centric approaches.While this has sparked numerous research initiatives, many of them are still a far cry from providing practical solutions or transforming the industry.This also presents a hurdle for teaching more-than-human perspectives to design students, as they may feel powerless to practice those teachings in real-life industrial settings.To bring forth concrete examples of how more-than-human design practice can matter, we believe that it is now time to move beyond theorising about and advocating for the adoption of such perspectives and start a morethan-human design practice that transforms the industry.This workshop therefore aims to bring together educators, researchers, and designers to discuss and co-develop strategies for transitioning more-than-human perspectives from niche/speculation to mainstream/practice in HCI and design.The workshop also aims to develop ways to empower students to work with these perspectives to bring about this transformation of the industry.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,068
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,359

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0680,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0130,074
Communication savante0,0300,045
Science ouverte0,0050,018
Intégrité de la recherche0,0130,019
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,004

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,327 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetInnovative Human-Technology InteractionTravaux en français237 207