A theory-driven training programme in the use of emerging commercial technology: Application to an adolescent with severe memory impairment
Notice bibliographique
Résumé
We describe a theory-driven memory intervention programme for training individuals with moderate to severe memory impairment in the use of emerging commercial technology. Here we demonstrate the application of the programme to training MK, an 18-year-old woman with severe memory impairment following treatment for a suprasellar germinoma, to autonomously use a smartphone to support her day-to-day memory. A within-subject A(1)B(1)A(2)B(2) single-case experimental design was used to evaluate the impact of smartphone use on MK's real-life functioning. Following intervention MK showed increased confidence in dealing with memory-demanding situations and generalised smartphone use across all aspects of her life as quantified by several and varied ecologically valid measures including a phone call schedule, behaviour memory observations and questionnaires. Moreover the intervention also benefited her family as indicated by a sustained reduction in caregiver strain and an increase in reported quality of life. These findings suggest that individuals with severe memory impairment, particularly young adults with potentially life-long dependence on their families, are able to capitalise on emerging commercial technology to function more autonomously. The findings also suggest that the gap between individuals with severe memory impairment and potent emerging technology can be closed by provision of a theory-driven structured training programme.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».