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Enregistrement W1982557213 · doi:10.1016/j.alter.2014.03.005

Supporting people with traumatic brain injury in their use of public spaces

2014· article· en· W1982557213 sur OpenAlexaff
Hélène Lefebvre, Marie‐Josée Levert

Notice bibliographique

RevueAlter · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCommunity Health and Development
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutonomyPublic spaceTraumatic brain injuryPublic involvementSpace (punctuation)PsychologySociologyGerontologyPublic relationsPolitical scienceMedicinePsychiatryEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim. – During the course of the Citizen Accompaniment for Community Integration (APIC) project, people with a traumatic brain injury (TBI) visited several different public places. This study aims to identify and record the facilitating factors and obstacles encountered when engaging in activities in public places.Methodology. – The research design is qualitative. The study is a retrospective analysis of part of the data from the original research, drawn from semi-structured interviews recorded and transcribed verbatim, and from weekly entries in journals kept by the citizen-accompaniers. The sample is made up of 13 individuals with mild, moderate or severe TBI, between the ages of 29 and 69, and nine accompaniers.Results. – Participants’ comments regarding their use of public places, as well as the accompaniers’ thoughts on which factors promote or impede participation in activities in public places were collected according to the sequence of actions framework: the planning, the trip, and the use of the public place.Discussion and conclusion. – The results show that the design of public spaces must take into account the needs for comfort and safety of people with a disability and promote their autonomy and efficiency within the space.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,297 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations8
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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