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Enregistrement W2074905630 · doi:10.1080/17483100600845414

A framework for modelling the selection of assistive technology devices (ATDs)

2007· article· en· W2074905630 sur OpenAlexaff
Marcia J. Scherer, Jeffrey W. Jutai, Marcus J. Führer, Louise Demers, Frank DeRuyter

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation Assistive Technology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAssistive Technology in Communication and Mobility
Établissements canadiensUniversité de MontréalWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVariety (cybernetics)Selection (genetic algorithm)Process (computing)Conceptual frameworkComponent (thermodynamics)Antecedent (behavioral psychology)Computer sciencePoint (geometry)Conceptual modelKnowledge managementPsychologyProcess managementRisk analysis (engineering)BusinessSocial psychologySociologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The previously published 'Framework for the conceptual modelling of assistive technology device (ATD) outcomes' assumes antecedent factors that inform it and influence its component variables. This paper proposes a model of factors influencing consumer predispositions and provider practices related to procuring a particular ATD, which is the starting point in the framework. METHODS: The relevant literature on a variety of factors that influence specific ATD selection is summarized. RESULTS: The decision that a particular ATD is an appropriate and desirable support for an individual is the result of a process which is affected by a broader societal climate that determines, in part, unique personal climates which then foster unique provider and consumer perspectives predisposing each to the selection of a particular ATD. CONCLUSIONS: The proposed 'Framework for modelling the selection of ATDs' can contribute to clinical practice and outcomes research by highlighting factors important to consider prior to ATD selection.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,377 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations202
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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