On the relationship between autonomy, performance, and satisfaction: Lessons from a three-week user study with post-SCI patients using a smart 6DOF assistive robotic manipulator
Notice bibliographique
Résumé
The UCF-MANUS, a vision-based 6DOF assistive robotic arm, has been designed to aid individuals with arm function limitations to complete tasks of daily living that they would otherwise be unable to complete themselves. This paper reports a small dual cohort pilot study with traumatic spinal cord injured (SCI) subjects designed to investigate the utility of the UCF-MANUS for these subjects. Pick-and-place ADL tasks were de÷ned and users trained and tested with the system for three weeks during which they controlled the robot either through a manual or an autonomous (supervised) mode of operation. Baseline characteristics (pre-study), quantitative performance metrics (during study) and psychometrics (post-study) were obtained and statistically analyzed to test a set of hypotheses related to performance and satisfaction with the two control modes. It was seen that manual interaction showed more variability and inef÷ciency in performance metrics as compared to autonomous operation. Suprisingly the latter mode, however, did not lead to better measures for user satisfaction. A discussion is provided to explain the results. Based on qualitative feedback and quantitative results, possible directions for system design are presented in order to concurrently achieve better performance and satisfaction outcomes.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».