User-designed movement interactions. An exploratory study for natural interactions
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, nous abordons la conception d’interactions naturelles (NUIs) par l’interaction par le mouvement. L’aspect naturel d’une interaction n’est pas une qualité intrinsèque mais perçue par le sujet. Le mouvement semble un candidat idéal à l’interaction naturelle ; il présente cependant de nombreuses limitations. Bien que la conception de NUI basées mouvement puisse s’inspirer de domaines plus classiques de l’IHM (interfaces graphiques de bureau, interfaces tactiles), nous pensons que cette problématique doit également être abordée avec un regard vierge. Nous présentons deux expérimentations. Dans la première expérimentation nous adoptons une approche bottom-up, où des sujets proposent spontanément des interactions par le mouvement pour accomplir un ensemble de tâches. Dans la deuxième nous adoptons une approche top-down, nous permettant de valider nos résultats dans un environnement mieux contrôlé. Nous tirons de ces études cinq couples tâche/interaction dont la correspondance est forte à la fois dans la suggestion spontanée (expérience 1) que dans la perception (expérience 2). Ces cinq interactions forment un groupe témoin idéal pour la conception de nouvelles interactions naturelles par le mouvement.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".