Using “USEtool”: Usability Evaluation Method for Quality Architecture in-Use
Notice bibliographique
Résumé
The main priority of Malaysian healthcare design quality is to organize an informational domain of a patient-oriented care design by patient experience to usable environment. The usability evaluation is an appropriate qualitative research design dealing with a process concerning the understanding of the user and context of use. This paper provides strategies for evaluating quality architecture in use from user experience and approaches for analyses of applicable qualitative data. Case studies have been conducted to explore the usability of three replacement hospitals in Peninsular Malaysia using “USEtool” evaluation method introduced by Hansen, Blakstad, and Knudsen (2011). It is a five-stage evaluation process focusing on the following questions: for what, what, where and whom, why, and lastly, the final report as an action plan and input for the improvement of a building quality environment design in use. The process of data analysis is based on thematic analysis principles using NVivo 9. The findings indicate that (1) the quality of care is the positive users’ experience feedback on the usability of physical environment design that fulfils their needs and expectations, (2) there is a strong relationship between the usability physical environment criteria and overall patient satisfaction, and (3) the usability evaluation is useful for benchmarking and creating comparative databases, which optimally accommodates the needs of users and acts as a learning feature for improving the existing or future design.
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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 | 0,074 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».