Combinaison de dispositifs tactiles pour interagir avec un tableur sur tablette
Bibliographic record
Abstract
L’interaction multi-touch avec des tableurs sur tablette soulève de nombreuses problématiques d’interaction. Dans cet article, nous présentons la conception et l’évaluation de nouvelles techniques d’interaction basées sur l’utilisation d’un dispositif courant, le smartphone, afin de faciliter l’interaction avec les tableurs sur tablette. Le smartphone peut être utilisé comme écran additionnel, permettant l’affichage d’une plus grande quantité d’informations ou comme interacteur tangible, étendant ainsi le vocabulaire d’interaction tactile au travers de gestes de stacking. Nous essayons en particulier de simplifier la création de tableaux croisés dynamiques, tâche classique de l’analyse de données sur tableur. Nous comparons nos techniques à l’interaction tactile classique proposée par les tableurs. Nos résultats montrent que certaines de nos techniques d’interaction sont 23.1% plus rapides que le tactile pour la création de tableaux croisés dynamiques.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.004 |
| Open science | 0.007 | 0.007 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.002 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".