A framework for the conceptual modelling of assistive technology device outcomes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: A key step in planning assistive technology outcomes research is formulation of a conceptual model, specific to a particular type of device, that provides a rationale for the expected outcomes. This paper reflects the conviction that the development of device-specific causal models will be facilitated by having available an overarching framework that is potentially applicable to multifarious types of devices and their outcomes. METHOD: A literature review identified the critical, unmet needs for a conceptual framework. The assumptions underlying the framework were specified preparatory to describing it and discussing its implications. RESULTS: The outcomes of assistive technology devices are depicted as resulting from the interaction among characteristics of a specific device-type, its users, and their environment. Initial junctures include procurement of a type of device and a period of introductory use that, interacting with various moderating co-factors, result in a variety of shorter-term outcomes, possible longer-term use, and its outcomes. CONCLUSIONS: The framework has the potential of facilitating the development of device-specific causal models. It also may contribute to developing a research agenda for assistive technology outcomes research by highlighting measures that need to be developed and by identifying testable hypotheses concerned, for example, with the manner and duration of devices' usage.
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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 | 0,028 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».