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Enregistrement W6980280826

Borrowable Museum: Utilizing Digital Fabrication Techniques for Remote Tangible Experiences

2023· dissertation· en· W6980280826 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHannah Arendt's Political Philosophy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExhibitionContext (archaeology)Interface (matter)Wearable computerField (mathematics)Data collectionUser interfaceSet (abstract data type)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis aims to create interactive, tangible, and shareable replicas of museum contemporary collections outside their walls. Our work is motivated by the inaccessibility of museums in remote communities that cannot access artworks in-person. Our research questions explore: a) How can we utilize FLAGs to create a tangible public interactive display for museums to serve remote communities? b) How can we design an interface with unbounded interactions, locations and context supported by self-monitoring data collection in the wild? We prototyped the Borrowable Museum (BM), a portable interactive physical display. Using artifacts from the Wearable exhibition at the Canada Museum of Science and Technology, we designed borrowable replicas of three artifacts using digital fabrication techniques. Using insights from the museum, we built the Borrowable Museum to be an interactive screenless box on wheels (with digitally-monitored instruction labels, user logs, and system logs) to house borrowable replicas. We embedded the Borrowable Museum with sensors to record usage online in real-time. We ran a self-monitored study where the Borrowable Museum was publicly displayed for 2 months at 4 different locations (2 recreational and 2 educational). We collected data from 6 installed sensors, 261 hours of field observations, 17 filled questionnaires, and 14 semi-structured interviews to understand how people interact with, make sense of, and perceive such artifacts. All the qualitative data was used to conduct Thematic Analysis and the quantitative data was analyzed for deeper understanding of the time, number, and duration of interactions. Findings show participants’ hesitancy towards handling artifacts outside museums for lack of surrounding context, but familiarity with the space and unmonitored interactions encouraged engagement. Social engagement and online/offline sharing increased among people in groups while empty spaces/hours and unusual labels increased engagement. We then discussed how remote museums and tangible memorabilia added new benefits besides accessibility. We highlight the constraints of shareability and reflect on the research questions by recommending design opportunities for future research.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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