MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7098566975

Author manuscript, published in "VRIC 2013, Laval: France (2013)" The Ghost in the Shell Paradigm for Virtual Agents and Users in Collaborative Virtual Environments for Training

2013· article· en· W7098566975 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSlime Mold and Myxomycetes Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShell (structure)Virtual actorVirtual machineCollaborative virtual environmentVirtual realitySoftware agentCollaborative softwareSubject (documents)Training (meteorology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Collaborative Virtual Environment for Training (CVET), different roles need to be played by actors, i.e. virtual agents or users. We introduce in this paper a new entity, the Shell, which aims at abstracting an actor from its embodiment in the virtual world. Thus, using this entity, users and virtual agents are able to collaborate in the same manner during the training. In addition to the embodiment’s control, the Shell gathers and carries knowledge and provides interaction inputs. This knowledge and those inputs can be accessed and used homogeneously by both users and virtual agents to help them to perform the procedure. In this paper, we detail the knowledge mechanism of the Shell as this knowledge is a crucial element for both collaboration and learning in the CVET context. Furthermore, we also validate our exposed model by presenting an operational implementation in an existing CVET and discuss of its possible usages. Categories and Subject Descriptors [Software and its engineering]: Software organization and properties- Virtual worlds training simulations; [Humancentered computing]: Human computer interaction- Collaborative interaction

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,561
Score d'incertitude au seuil0,627

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0100,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5610,228

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,232 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetSlime Mold and Myxomycetes ResearchTravaux en français237 207