27th Annual Mersivity / Water-HCI Symposium
Notice bibliographique
Résumé
This Proceedings presents a collection of papers and other research associated with the 27th Annual Mersivity / Water-HCI Symposium held at HTO Beach, which is Toronto's last remaining and only accessible beach (i.e. in which a wheelchair can come all the way to the water's edge). Mersivity is socio-cyber-physical technology that connect us to each other and to our surroundings (environment), i.e. XR / XI / XIR (eXtended Reality, eXtended Intelligence, eXtended Intelligent Reality) for humanity and Earth, where XI (or equivalently XR, XIR) is not merely a broad umbrella term to interpolate between the “alphabet soup” of the realities (VR, AR, MR, DR, etc.) and Intelligences/Internets (AI, spatial computing, Internet of Things, Digital Twin, etc.), but, more importantly, to eXtrapolate beyond them. Mersivity embodies wearable AI, physical AI, sustainable AI, and the like, in service of us and our world, as well as “cyborg” technologies and technological prostheses. Many examples of Mersivity involve adaptive technology that helps individuals, thus accessibility is an important element of Mersivity. Mersivity is at the nexus of the physical world of "atoms", the cyber world of "bits", and the social world of "genes". WaterHCI is the branch of Mersivity that focuses on the physical world with an emphasis on water, water stewardship, water conservation, and, most notably, water-human-computer interaction, and, more generally water-human-technology interaction. Water-HCI is particularly relevant because the world’s earliest example of “cyborg” technology is the vessel (e.g. “boat”, raft, paddleboard, etc.), an invention that predates the invention of the wheel, the invention of clothing, and even homo-sapiens. Vessels represent an example of the broader class of technologies known as “vironments” that separate our “invironment” (us as individuals or groups) from our environment (our surroundings). Vironmentalism is the study, science, engineering, practice, and art of clothes, vehicles, vessels, and the like, which is integral to the concept of Mersivity.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,246 | 0,157 |
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 ».