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Enregistrement W2013305632 · doi:10.3109/17518423.2013.834997

Towards a physiological signal-based access solution for a non-verbal adolescent with severe and multiple disabilities

2013· article· en· W2013305632 sur OpenAlexaff
Negar Memarian, Stefanie Blain‐Moraes, Tom Chau

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Neurorehabilitation · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoHolland Bloorview Kids Rehabilitation Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyDevelopmental psychologyClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To find physiologically arousing stimuli and labile physiological channels in a non-verbal adolescent with severe and multiple congenital disabilities, who did not have a reliable means of communication. METHODS: The client was repeatedly presented with visual and audiovisual stimuli, representing variations of six contextual factors over three sessions in a one month period. For each stimulus, reactions were detected in the client's four peripheral autonomic nervous system signals using a rule-based classification algorithm. RESULTS: During the presentation of audiovisual stimuli, the number of physiological reactions significantly differed from that observed in baseline (χ(2) = 3.93, p = 0.0476). Aural stimuli articulated in an unfamiliar voice, and aural stimuli containing anticipatory patterns were also physiologically arousing. Fingertip temperature was the client's most labile physiological signal. CONCLUSIONS: The results of this case study suggest that physiological data may complement caregiver acumen in deciphering the reactions of non-verbal clients with severe and multiple disabilities.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,713
Score d'incertitude au seuil0,757

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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