Driving performance in a power wheelchair simulator
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: A power wheelchair simulator can allow users to safely experience various driving tasks. For such training to be efficient, it is important that driving performance be equivalent to that in a real wheelchair. This study aimed at comparing driving performance in a real and in a simulated environment. Method: Two groups of healthy young adults performed different driving tasks, either in a real power wheelchair or in a simulator. Smoothness of joystick control as well as the time necessary to complete each task were recorded and compared between the two groups. Driving strategies were analysed from video recordings. The sense of presence, of really being in the virtual environment, was assessed through a questionnaire. Results: Smoothness of joystick control was the same in the real and virtual groups. Task completion time was higher in the simulator for the more difficult tasks. Both groups showed similar strategies and difficulties. The simulator generated a good sense of presence, which is important for motivation. Conclusions: Performance was very similar for power wheelchair driving in the simulator or in real life. Thus, the simulator could potentially be used to complement training of individuals who require a power wheelchair and use a regular joystick.Implications for RehabilitationIndividuals who require a power wheelchair for mobility often lack sufficient training, which may be supplemented through the use of a simulator.For such training to be efficient, it is important that performance in the simulator and in a real wheelchair be equivalent.This study showed that driving performance, strategies used and difficulties encountered were very similar, for groups of healthy adults driving in the simulator or in a real power wheelchair.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».