MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W642285587 · doi:10.1515/2151-7509.1054

Comprehension of Graphs and Tables Depend on the Task: Empirical Evidence from Two Web-Based Studies

2012· article· en· W642285587 sur OpenAlexaff
Matthias Schonlau, Ellen Peters

Notice bibliographique

RevueStatistics Politics and Policy · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueVisual and Cognitive Learning Processes
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésComprehensionBar chartComputer scienceTask (project management)Pie chartTable (database)Sample (material)Information retrievalBar (unit)Program comprehensionNatural language processingStatisticsData miningSoftwareMathematicsProgramming languageEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Graphs and tables are an effective means of communication. However, relatively little experimental work exists examining differences between various formats in how well people understand provided information. We conducted two web-based experiments with a large, diverse sample to explore the effects of display format on respondents’ comprehension. We found that comprehension depended on task. Graphs were better for estimating differences; however, tables were better when estimating equality and sums. We found 3D display formats reduced comprehension of pie charts but not of bar charts. Although pie charts never assisted comprehension, they often did not significantly impair comprehension either. Comprehension based on a 3-way table was as good as that for clustered bar charts but was worse for divided bar charts. Information can be conveyed graphically even with 3-way tables, but the choice of display format needs to be sensitive to the task at hand.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,200
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,200
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,179
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,286 · 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.

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

Citations22
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueStatistics Politics and PolicyMême sujetVisual and Cognitive Learning ProcessesTravaux en français237 207