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Enregistrement W1596326723 · doi:10.1109/icsmc.2003.1244338

Characteristics of mobile robotic toys for children with pervasive developmental disorders

2004· article· en· W1596326723 sur OpenAlexafffund
Fran ̧ois Michaud, Audrey Duquette, Isabelle Nadeau

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésAutismSocializationHuman–computer interactionComputer scienceRobotMobile robotPsychologyMultimediaDevelopmental psychologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pervasive developmental disorders (PDD) refers to a group of disorders characterized by delays in the development of multiple basic functions including socialization and communication. Symptoms may include communication problems such as using and understanding language; difficulty relating to people, objects, and events; unusual play with toys and other objects; difficulty with changes in routine or familiar surroundings, and repetitive body movements or behavior patterns. Autism is the most characteristic and best studied PDD. We are investigating the use of mobile robotic toys that can move in the environment and interact in various manners (vocal messages, music, visual cues, movement, etc.) with children with autism. The hypothesis is that mobile robots can serve as an appropriate pedagogical tool to help children with PDD develop social skills because they are more predictable and less intimidating. The objective is to see how such devices can be used to capture the child's attention and contribute to helping him or her develop social skills. This paper outlines the design considerations for such robots, and presents experimental protocols that are being developed to study the impacts of using these robots on the development of the child.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,329
Score d'incertitude au seuil0,461

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations65
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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