Notice bibliographique
Résumé
Creators of automated systems are increasingly called upon to make their systems transparent. However, contrasting interpretations of the connotation of transparency complicate the systems engineering process. We conducted a scoping review that maps out differences in the automation transparency notion based on origin, historical trends, and operationalization consistency. We discovered that transparency had been used with two opposite meanings in the human-automation interaction literature: seeing-into versus seeing-through, the internal process of automation. The seeing-through connotation embrace consistent objectives and approaches, whereas seeing-into connotation reflect significant divergence in the same dimensions. We demonstrated a variety of transparency design objectives, which regulators can leverage to determine the effectiveness of transparent systems reliably. In addition, we conducted a review of four seeing-into transparency models. This review assists researchers in assessing the suitability of the models for designing transparent systems.Prior studies have shown conflicting results about the impact of seeing-into automation transparency (i.e., information disclosure about automation) on human performance. We conducted an experiment with 24 participants to investigate the impact of transparency in a decision aid guided by a Machine Learning model on human performance measures. The results on state estimation, automation reliance, trust, workload, and self-confidence were not statistically significant. This study showed that disclosing information about a decision aid’s rationale does not necessarily impact operator performance. Given the results of our experiment, we were interested in exploring the effects of seeing-into transparency on task performance with greater statistical power than afforded by any one study through a meta-analysis. However, the lack of a systematic and operational definition of seeing-into transparency intervention complicated the meta-analysis. Therefore, we assessed the complexity of automation transparency intervention and created a logic model that characterized its mechanisms. Finally, we conducted a meta-analysis, a statistical assessment of the magnitude and consistency of the observed effects of automation transparency interventions on task performance. Contrary to the common narrative claims, this meta-analysis demonstrated little evidence that automation transparency is a generalizable principle with regard to its impact on task performance. The effects of automation transparency on trust, situation awareness, and workload remain to be investigated.
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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 | 0,086 | 0,296 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».