Multimodale Interaktion mit HMIs in der Smart Factory
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Digitale Assistenzsysteme finden zunehmend Verbreitung am industriellen Shop-Floor. Dieser Beitrag präsentiert eine Evaluierung multimodaler Interaktionstechniken mit Datenbrillen hinsichtlich deren Auswirkung auf die Akzeptanz und Zufriedenheit der Mitarbeiter. Die Ergebnisse zeigen, dass menschliche Faktoren (z. B. Persönlichkeit, Erfahrung mit Datenbrillen, Erwartungen bezüglich potenzieller Vorteile der Nutzung digitaler Assistenzsysteme) keine wesentlichen Auswirkungen auf die Zufriedenheit haben. Vielmehr sind das Ausmaß der wahrgenommenen Vorteile auf die tatsächliche Nutzung der Technologie und die Benutzerfreundlichkeit die primären Faktoren, die Auswirkungen auf die Zufriedenheit der Mitarbeiter erzielen.
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.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.044 |
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 it