Technologies for Row and Seat Identification Onboard Aircraft for Travelers Who Are Blind
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study, carried out for Transport Canada’s Transportation Development Centre, was to identify the state of the art of wireless technologies applicable to enhance independent wayfinding for travelers with sight limitations in Canada with consideration to current cabin safety regulations and their usability by the passenger. The aim was to develop a technological solution that enables blind passengers to identify row/seat/washroom locations on board aircrafts without assistance. An international literature review was undertaken on wireless technologies applicable to onboard orientation and wayfinding tasks. Through surveys and interviews, additional inputs were gathered from knowledgeable practitioners. A listing of suitable location, transmission, receiver and user interface technologies has been compiled and discussed. A task analysis for the traveler’s trip chain onboard aircraft resulted in ten (10) wayfinding and orientation scenarios. An evaluation framework was designed to prioritize technologies identified. Project team members were enlisted to rank both the criteria and the applicable technologies. Members concluded that the most important criteria for implementation of a selected technology were regulatory clearance, followed by receiver ownership and its effectiveness for users. The RFID (Radio Frequency Identification) location technology was chosen by members as having the best potential for wayfinding applications, followed by the Barcode/Quick Response Code (QR Code) technology. Smartphones with software and vibration features are eligible receiver systems for pilot testing due to their versatility and usability, especially by passengers who are deaf-blind. The project team recommended two technologies as candidates for a pilot test.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».