Embodiments for Mixed Presence Groupware
Notice bibliographique
Résumé
Large surfaces such as tabletop and whiteboard displays naturally afford collocated collaboration, where multiple people work together over the shared workspace. As large digital displays become more ubiquitous, it becomes increasingly important to examine their role in supporting groups of distributed collaborators working over the digital work surface. In particular, Mixed Presence Groupware (MPG) is software that connects both collocated and distributed collaborators and their disparate displays via a common shared virtual workspace. We have built several MPG systems by connecting several distributed displays, each with multiple input devices, thereby connecting both collocated and distributed collaborators. By observing how these systems are used, we found that MPG presents a unique problem called presenc1e disparity: collaborators focus their energies on collocated collaborators at the expense of their distributed counterparts. Presence disparity arises because the physical presence of collaborators varies across the MPG workgroup: physically collocated collaborators are seen in full fidelity, while remote participants are represented by only virtual embodiments. Consequently, we propose four design principles for MPG systems that we believe will help mitigate the problem of presence disparity in MPG. We then introduce how these principles are realized in VideoArms, an embodiment technique that digitally captures people s arms as they work over large work surfaces, and redisplays them as digital overlays on remote displays. Our evaluation of VideoArms validates its use in principle as an effective embodiment technique for MPG systems.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».