Стаття простежує історію виникнення та розвитку DCCC (Центру сучасної культури у Дніпрі) як інституції, що поєднує репрезентацію актуальних мистецьких практик із роботою з локальним контекстом і міськими спільнотами. Показано, як ініціатива, що сформувалася після Революції Гідності навколо фестивалю аудіовізуального мистецтва та нових медіа «Конструкція» (2015–), еволюціонувала від «віртуальної» присутності до спроб створення фізичного простору й реалізації прототипу — тимчасового публічного майданчика «Сцена:Stage» (2017), відзначеного на European Prize for Urban Public Space 2018 та номінованого на премію Mies van der Rohe Award. Описано запуск DCCC у будівлі колишнього губернського земства на Крутогірному узвозі, процес реставрації та модель резидентності (ГО «Культура Медіальна», галерея «Артсвіт», «Альянс Франсез»). Окрема увага приділена трансформації інституції під час повномасштабної війни: від тимчасового призупинення діяльності до створення соціального хабу (2022), а далі — відновлення програмної роботи (2023–2024), посилення міжнародних зв’язків, запуску кінотеатру, «Експериментальної студії» та крамнички як культурно-дизайнерського проєкту. Матеріал також окреслює ключові напрями діяльності DCCC: виставкові, освітні, резиденційні та кінопрограмні практики.
Cities. Urban geography, Economic history and conditions
There is no 'ordinary' when it comes to AI. The human-AI experience is extraordinarily complex and specific to each person, yet dominant measures such as usability scales and engagement metrics flatten away nuance. We argue for AI phenomenology: a research stance that asks "How did it feel?" beyond the standard questions of "How well did it perform?" when interacting with AI systems. AI phenomenology acts as a paradigm for bidirectional human-AI alignment as it foregrounds users' first-person perceptions and interpretations of AI systems over time. We motivate AI phenomenology as a framework that captures how alignment is experienced, negotiated, and updated between users and AI systems. Tracing a lineage from Husserl through postphenomenology to Actor-Network Theory, and grounding our argument in three studies-two longitudinal studies with "Day", an AI companion, and a multi-method study of agentic AI in software engineering-we contribute a set of replicable methodological toolkits for conducting AI phenomenology research: instruments for capturing lived experience across personal and professional contexts, three design concepts (translucent design, agency-aware value alignment, temporal co-evolution tracking), and a concrete research agenda. We offer this toolkit not as a new paradigm but as a practical scaffold that researchers can adapt as AI systems-and the humans who live alongside them-continue to co-evolve.
In this preliminary work, we offer an initial disambiguation of the theoretical concepts anthropomorphism and anthropomimesis in Human-Robot Interaction (HRI) and social robotics. We define anthropomorphism as users perceiving human-like qualities in robots, and anthropomimesis as robot developers designing human-like features into robots. This contribution aims to provide a clarification and exploration of these concepts for future HRI scholarship, particularly regarding the party responsible for human-like qualities - robot perceiver for anthropomorphism, and robot designer for anthropomimesis. We provide this contribution so that researchers can build on these disambiguated theoretical concepts for future robot design and evaluation.
Deividson Sá Fernandes de Souza, Simone Sehnem, Patricia Guarnieri
et al.
Purpose – This paper aims to provide a comprehensive literature review on the practices and challenges in managing waste electrical and electronic equipment (WEEE) in smart cities. Design/methodology/approach – A systematic literature review was conducted using the Methodi Ordinatio. Articles published between 2012 and 2022 were analyzed, totaling 149 references, of which 30 were included in the final review. Findings – Emerging technologies such as the Internet of Things (IoT), big data and artificial intelligence (AI) are frequently highlighted as promising solutions for efficient e-waste management. Governance models and public policies are widely recognized as crucial for the successful implementation of WEEE management practices in smart cities. Originality/value – This study underscores the role of advanced technologies, such as IoT and AI, in enhancing urban mobility and WEEE management. Key challenges include information security, privacy, interoperability, costs and sustainability. The findings reveal a convergence between smart cities and WEEE management, fostering the circular economy and the recovery of valuable materials.
Urban groups. The city. Urban sociology, Cities. Urban geography
The gaze of a person tends to reflect their interest. This work explores what happens when this statement is taken literally and applied to robots. Here we present a robot system that employs a moving robot head with a screen-based eye model that can direct the robot's gaze to points in physical space and present a reflection-like mirror image of the attended region on top of each eye. We conducted a user study with 33 participants, who were asked to instruct the robot to perform pick-and-place tasks, monitor the robot's task execution, and interrupt it in case of erroneous actions. Despite a deliberate lack of instructions about the role of the eyes and a very brief system exposure, participants felt more aware about the robot's information processing, detected erroneous actions earlier, and rated the user experience higher when eye-based mirroring was enabled compared to non-reflective eyes. These results suggest a beneficial and intuitive utilization of the introduced method in cooperative human-robot interaction.
Studies of Generative AI (GenAI)-assisted creative workflows have focused on individuals overcoming challenges of prompting to produce what they envisioned. When designers work in teams, how do collaboration and prompting influence each other, and how do users perceive generative AI and their collaborators during the co-prompting process? We engaged students with design or performance backgrounds, and little exposure to GenAI, to work in pairs with GenAI to create stage designs based on a creative theme. We found two patterns of collaborative prompting focused on generating story descriptions first, or visual imagery first. GenAI tools helped participants build consensus in the task, and allowed for discussion of the prompting strategies. Participants perceived GenAI as efficient tools rather than true collaborators, suggesting that human partners reduced the reliance on their use. This work highlights the importance of human-human collaboration when working with GenAI tools, suggesting systems that take advantage of shared human expertise in the prompting process.
Andrea Gaggioli, Sabrina Bartolotta, Andrea Ubaldi
et al.
Artificial Intelligence holds significant potential to enhance human creativity. However, achieving this vision requires a clearer understanding of how such enhancement can be effectively realized. Drawing on a relational and distributed cognition perspective, we identify three fundamental modes by which AI can support and shape creative processes: Support, where AI acts as a tool; Synergy, where AI and humans collaborate in complementary ways; and Symbiosis, where human and AI cognition become so integrated that they form a unified creative system. These modes are defined along two key dimensions: the level of technical autonomy exhibited by the AI system (i.e., its ability to operate independently and make decisions without human intervention), and the degree of perceived agency attributed to it (i.e., the extent to which the AI is experienced as an intentional or creative partner). We examine how each configuration influences different levels of creativity from everyday problem solving to paradigm shifting innovation and discuss the implications for ethics, research, and the design of future human AI creative systems.
Abstract The seismic failure mechanism of underground structures showing structural collapse is attributed to the deformation incompatibility between the central columns and the sidewalls, especially the insufficient deformation capacity of the central columns. Therefore, the approaches to improve the seismic performance of underground structures mainly aim at avoiding the damage of central columns. This paper presents a comparative study on the seismic performance of underground structures with the central columns retrofitted with different numbers of Carbon Fiber Reinforced Plastics (CFRP) layers. Seismic capacity of the CFRP retrofitting reinforced concrete (RC) columns was explored in detail through experimental and numerical approaches. Then numerical models were built and verified to simulate the behaviors of the CFRP retrofitting RC columns, and the seismic performance of the CFRP retrofitting underground structures was numerically simulated. Based on the numerical results, the damage of the CFRP retrofitting underground structures was calculated, and damage classification illustrated that the seismic performance of underground structures was enhanced remarkably. Finally, parametric studies were conducted to discuss about how the number of CFRP layers and the earthquake intensity affect the earthquake-induced damage of underground structures. Conclusions from this study could be referenced for seismic retrofitting of existing underground structures.
We draw on the stress process model to investigate how local gender dynamics related to patriarchal violence and socioeconomic resources shape the link between violent victimization and youth mental health. Using multilevel longitudinal data on 1,632 youth we tested whether respondents exhibited fewer psychological distress symptoms following violent victimization when they resided in neighborhoods characterized by less subjective or objective gender stratification. We find that neighborhood-level gender disparities in socioeconomic resources modify the detrimental impact of victimization on girls' and boys' internalizing symptoms. We elaborate on these conditional influences and conclude with a discussion of how our findings advance scholarship on the role of gender and space in the stress process.
Human ecology. Anthropogeography, Social sciences (General)
El Método híbrido fuerza-desplazamiento (HFD por sus siglas en inglés), combina las ventajas de ambos diseños sísmicos, aplicando el enfoque de diseño basado en desempeño, comenzando con un diseño por deformación, utilizando dichas variables de entrada en el mismo, en el cual se controlan los valores de derivas máximas de entrepiso y desplazamientos máximos de techo que sobrepasan el límite elástico de las secciones, empleando para esto tres niveles de desempeño. Cada uno de estos niveles se encuentran representados mediante un espectro elástico de aceleraciones y otro espectro elástico de desplazamientos, con los cuales llevar a cabo el diseño sísmico por fuerzas, donde el procedimiento implica modificar el espectro, escalando sus ordenadas y obteniendo así una representación de los tres niveles de desempeño. Se obtienen así las máximas respuestas de techo para cada nivel de desempeño y con estos se calculan los respectivos factores de reducción o de comportamiento. Para ilustrar la aplicación del Método, se estudió un edificio de 7 pisos, estructurado en marcos de acero resistentes a momento, ubicado en una zona de alta demanda sísmica, como lo es Valparaíso, Chile. El procedimiento se valida aplicando análisis dinámico no lineal de historia tiempo empleando registros de terremotos fuertes ocurridos en la zona de subducción
This article presents an implementation of a natural-language speech interface and a haptic feedback interface that enables a human supervisor to provide guidance to, request information, and receive status updates from a Spot robot. We provide insights gained during preliminary user testing of the interface in a realistic robot exploration scenario.
In automated UI design generation, a key challenge is the lack of support for iterative processes, as most systems focus solely on end-to-end output. This stems from limited capabilities in interpreting design intent and a lack of transparency for refining intermediate results. To better understand these challenges, we conducted a formative study that identified concrete and actionable requirements for supporting iterative design with Generative Tools. Guided by these findings, we propose PrototypeFlow, a human-centered system for automated UI generation that leverages multi-modal inputs and models. PrototypeFlow takes natural language descriptions and layout preferences as input to generate the high-fidelity UI design. At its core is a theme design module that clarifies implicit design intent through prompt enhancement and orchestrates sub-modules for component-level generation. Designers retain full control over inputs, intermediate results, and final prototypes, enabling flexible and targeted refinement by steering generation and directly editing outputs. Our experiments and user studies confirmed the effectiveness and usefulness of our proposed PrototypeFlow.
У статті розглянуто мережу контактів шведських мігрантів до України у 1782–1783 рр. і вплив на неї географічного чинника. Дані реконструйовано на основі пов’язаних відомостей про смертні випадки під час епідемії чуми серед переселенців і місця проживання на острові Даго (острів Гіюмаа, Естонія). Використано як методи ієрархічний кластерний аналіз, факторний аналіз (метод головних компонент) із varimax-обертанням, графічний метод просторового подання хронології подій і статистичний критерій Спірмена. Природні кластери встановлено на основі інформації про 335 смертних випадків. Використано перший рівень кластеризації, отримано шість кластерів. Пов’язати вдалося інформацію лише про 235 осіб із 335, тобто 70 %. Факторний аналіз проведено на основі інформації про таймінг смертних випадків на основі пов’язаних даних (235 випадків). У побудові гіпотез автор виходив із припущення, що порядок вимирання під час епідемії має бути не гомогенним, а дискретним, оскільки для поширення інфекції потрібно встановити «ефективний» контакт. Останнє ж можливо за більш тісних соціальних зв’язків. Результати дослідження демонструють, що порядок вимирання піддослідної групи не мав випадкового характеру й залежав від географічного розташування населених пунктів, із яких походили померлі. Соціальні зв’язки у групі мігрантів під час та одразу після переселення дублювали географічну структуру розташування рідних селищ у попередній період життя в Естонії. Хвороба поширювалась від тих, хто раніше мешкав на заході острова, до тих, хто жив на сході, незважаючи на те, що вони їхали на поселення у складі однієї групи, де відстань між переселенцями була порівняно незначною. Результати підтверджено статистично (rs = 0,737; n = 12; р > 0,01). На думку автора, затримку в передаванні інфекції зумовлено так званим соціальним карантином, в основі якого, у цьому випадку, лежить відстань між населеними пунктами, з яких походили переселенці, та наближеність цих місць до певних доріг. Автор припускає, що «консервація» географічної мережі у групі була пов’язана зі шлюбно-сімейними стосунками, які склалися ще в період життя на острові, оскільки на шлюбному ринку люди, зазвичай, шукають шлюбних партнерів із населених пунктів, розташованих неподалік.
Cities. Urban geography, Economic history and conditions
Andrea Papenmeier, Dagmar Kern, Daniel Hienert
et al.
Supervised machine learning utilizes large datasets, often with ground truth labels annotated by humans. While some data points are easy to classify, others are hard to classify, which reduces the inter-annotator agreement. This causes noise for the classifier and might affect the user's perception of the classifier's performance. In our research, we investigated whether the classification difficulty of a data point influences how strongly a prediction mistake reduces the "perceived accuracy". In an experimental online study, 225 participants interacted with three fictive classifiers with equal accuracy (73%). The classifiers made prediction mistakes on three different types of data points (easy, difficult, impossible). After the interaction, participants judged the classifier's accuracy. We found that not all prediction mistakes reduced the perceived accuracy equally. Furthermore, the perceived accuracy differed significantly from the calculated accuracy. To conclude, accuracy and related measures seem unsuitable to represent how users perceive the performance of classifiers.