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Enregistrement W635276009

Interactive Audio Content: An Approach to Audio Content for a Dynamic Museum Experience through Augmented Audio Reality and Adaptive Information Retrieval

2004· article· en· W635276009 sur OpenAlexafffundabout
Ron Wakkary, Kenneth Newby, Marek Hatala, Dale Evernden, Milena Droumeva

Notice bibliographique

RevueSummit (Simon Fraser University) · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMusic Technology and Sound Studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesCanarie
Mots-clésExhibitionAugmented realityComputer scienceMultimediaSoundscapeProcess (computing)Human–computer interactionInterface (matter)World Wide WebSound (geography)ArtVisual arts
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ec(h)o is an “audio augmented reality interface” utilizing spatialized soundscapes and a semantic web approach to information. The paper discusses our approach to conceptualizing museum content and its creation as audio objects in order to satisfy the requirements of the ec(h)o system. This includes, the conceptualizing of information relevant to an existing exhibition design (an exhibition from the Canadian Museum of Nature in Ottawa). We will discuss the process of acquiring, designing and developing information relevant to the exhibition and its mapping to the requirements of adaptive information retrieval and the interaction model. The development of the audio objects is based on an audio display model that addresses issues of psychoacoustics, composition and cognition. The paper will outline the challenges and identify the limitations of our approach.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,808
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,202 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations8
Publié2004
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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