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Enregistrement W2577349971 · doi:10.1177/0308022616680363

An exploratory study of children’s pretend play when using a switch-controlled assistive robot to manipulate toys

2017· article· en· W2577349971 sur OpenAlexaff
Kim Adams, Adriana Ríos Rincón, Lina M Becerra Puyo, Javier L Castellanos Cruz, María F Gómez Medina, Al Cook, Pedro Encarnação

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Occupational Therapy · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensGlenrose Rehabilitation HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRobotSet (abstract data type)Typically developingHuman–computer interactionPsychologyCoding (social sciences)Play therapyComputer scienceDevelopmental psychologyArtificial intelligenceAutismMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Assistive robots could be a means for children with physical disabilities to manipulate toys and for occupational therapists to track children’s play development. This study aimed to (a) establish if free play set-ups without and with a robot would elicit a developmental sequence of play in typically developing children, (b) determine if the robot affected children’s play and (c) observe the play schemes that children performed. Method An experimental crossover design was conducted. Thirty typically developing children between the ages of 3 and 8 years old performed free play activities with conventional toys or unstructured materials without and with a switch-controlled Lego Mindstorms robot. Children’s pretend and functional play was analyzed using a coding scheme developed for the present study. Results There was a trend, increasing with age, for pretend play without the robot with unstructured materials ( p = .002), and with the robot, for conventional toys ( p = 0.015) and unstructured materials ( p = 0.027). Younger children exhibited more pretend play without the robot than with it. Conclusion Assistive robots and appropriate play set-ups can provide a method to measure the play development level of children with disabilities, and support pretend play. Suggestions to support pretend play when children with disabilities use assistive robots are discussed.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,593

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations17
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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