Exploring Possible Ramifications of Human Directional Deficiency in Computer Science
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive scientists, psychologists, and other researchers have endeavored over the past three decades to identify the cognitive functions underpinning human navigation and its possible correlations to other characteristics. The answer to the basic question of how/why some people are good at finding directions and some people are not, is yet to be determined conclusively. It has been reported that a certain percentage of people in the United States and Canada (as the target audience) suffer from what is variously referred to as directional deficiency, direction dyslexia, direction dysfunction, geographical dyslexia, human homing deficiency, or geographic insensitivity. Part of the objective of this thesis work was to investigate the ramifications of this deficiency, to explore what this deficiency may correlate with (with a special focus on spatial cognitive skills, programming, and debugging), and to suggest ways of detecting this deficiency. The scope of the thesis work included both theoretical and empirical studies of human direction sensitivity and the cognitive tests that attempt to test hypotheses about individual differences in spatial/temporal attention spans as well as a set of program comprehension questionnaire-based tests about the debugging/testing of computer programs and program comprehension. This was done in the context of the relevant cognitive-based perceptual and spatial tests. The tests results obtained suggest that the programmers' directional detection skills might have some correlations with their program comprehension abilities.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».