Notice bibliographique
Résumé
As humans age, physical, perceptual and cognitive abilities deteriorate outright or fail gradually, thus affecting the qual-ity of life. We offer a third year engineering product design course where the project theme over the past three years has been disabling conditions for the elderly (i.e., healthy ag-ing). The technology-pull theme exposes the students to the process of designing cost effective assistive technology; and shows the important role engineering design has in society to improve the quality of life for all. The methodology adapted for the course is for the project groups to be in constant in-teraction with the potential user of the resulting technology. The students are required to interact with at least 2 people with the disabling condition during each of the design phases. The project requires for the students to understand the dis-abling condition, choose a relevant problem associated with the condition, identify the customer needs and map this into product requirements and come up with concepts and pro-totypes in function and form of a concept that best satisfies the needs. The design phase is broken into 4 or 5 phases where the instructor, teaching assistants and fellow peers re-view each stage with a class critique. The final results are presented at an exhibit that is open to the public and the users are also invited to attend. The solutions range from the sim-plistic to the complicated (i.e., requiring AI). What we argue is that this design process is essential before addressing the need for AI for eldercare. There may be a need for AI and there may not be. We illustrate this by selecting four projects from the 2007 course offering, which addressed problems as-sociated with Alzheimer;’s, Parkinson’s, falls by people with walkers and independent living for the elderly at home.
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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 | 0,008 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,003 |
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 ».