Users' Perceptions of the Impact of Electronic Aids to Daily Living Throughout the Acquisition Process
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the experience of seven new users of a particular type of assistive technology through the stages of anticipating, acquiring, and using an electronic aid to daily living. A mixed methods research approach was used to explore each of these stages. The Psychosocial Impact of Assistive Devices Scale was used to measure the perceived impact of the new assistive technology on users' quality of life, and findings were further explored and developed through open-ended questioning of the participants. Results indicated that preacquisition of the device, users predicted that the electronic aid to daily living would have a positive impact on their feelings of competence and confidence and that the device would enable them in a positive way. One month after acquiring the device a reduced, yet still positive, impact was observed. By 3 and 6 months after acquisition, perceived impact returned to the same positive high level as preacquisition. It is suggested that prior to receiving the device, potential users have positive expectations for the device that are not based in experience. At the early acquisition time, users adjust expectations of the role of the assistive technology in their lives and strive to balance expectations with reality. Three to 6 months after acquiring an electronic aid to daily living, the participants have a high positive view of how the device impacts on their lives based in experience and reality. A model illustrating the electronic aids to daily living acquisition process is proposed, and suggestions for future study are provided.
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle