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Enregistrement W2301566833 · doi:10.4018/978-1-61692-857-5.ch016

State-of-the-Art Assistive Technology for People with Dementia

2011· book-chapter· en· W2301566833 sur OpenAlexaff
Clifton Phua, Patrice Roy, Hamdi Aloulou, Jit Biswas, Andrei Tolstikov, Victor Siang-Fook Foo, Aung-Phyo-Wai Aung, Weimin Huang, Mohamed Ali Feki, Alvin Kok-Weng Chu, Duangui Xu

Notice bibliographique

RevueAdvances in computational intelligence and robotics book series · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueContext-Aware Activity Recognition Systems
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthDementiaScope (computer science)Work (physics)Independent livingHealth carePlan (archaeology)Computer scienceTelecareHome automationApplied psychologyHuman–computer interactionPsychologyKnowledge managementEngineeringTelemedicineGerontologyMedicinePsychiatryTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The work is motivated by the expanding demand and limited supply of long-term personal care for People with Dementia (PwD), and assistive technology as an alternative. Telecare allows PwD to live in the comfort of their homes for a longer time. It is challenging to have remote care in smart homes with ambient intelligence, using devices, networks, and activity and plan recognition. Our scope is limited to mostly related work on existing execution environments in smart homes, and activity and plan recognition algorithms which can be applied to PwD living in smart homes. PwD and caregiver needs are addressed in a more holistic healthcare approach, domain challenges include doctor validation and erroneous behaviour, and technical challenges include high maintenance and low accuracy. State-of-the-art devices, networks, activity and plan recognition for physical health are presented; ideas for developing mental training for mental health and social networking for social health are explored. There are two implications of this work: more needs to be done for assistive technology to improve PwD’s mental and social health, and assistive software is not highly accurate and persuasive yet. Our work applies not only to PwD, but also the elderly without dementia and people with intellectual disabilities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,321
Score d'incertitude au seuil0,853

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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