Bonding Over Distances: Building Social Presence Using Mixed Reality for Transnational Families
Notice bibliographique
Résumé
Sparked by the frustrations experienced in transnational family communication and inspired by an interest in exploring the potentials of a mixed reality (MR) future landscape, this study investigates the primary research question: how can we use mixed reality to build social presence for transnational family communication? \nThis study reviews literature and contextual works from relevant fields, including presence and social presence, mixed reality, transnational relationships (inter-family and human-space relationships), and technology for social presence for transnational families. Then, the researcher situates this study at the intersection of the before mentioned categories. \nUtilizing the Research through Design methodology and paired user testing methods, this study describes 4 iterative MR prototypes for building social presence for transnational families, highlighting each prototype’s relation to a secondary research question, exploration goals, features, performance evaluation, and takeaways for the next iteration. Then, it documents and analyzes data collected from in-depth user testing sessions with 6 transnational family pairs totaling 12 participants, each with one member living locally (in Toronto), and the other overseas. The quantitative and qualitative data were collected from different components of the user testing, including observation notes from paired-up live connection sessions for collaborative tasks, interviews, and online surveys. \nThis study contributes to theory at the overlapping fields of social presence, mixed reality research, transnational family relationship, and human-space relationship. The mixed reality prototypes, design frameworks, and evaluation criteria for designing mixed reality spaces to build social presence for transnational families also provide significance to design practice.
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 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 | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| 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 ».