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Enregistrement W2735321515 · doi:10.1080/10400435.2017.1318974

Preliminary testing by adults of a haptics-assisted robot platform designed for children with physical impairments to access play

2017· article· en· W2735321515 sur OpenAlexafffund
Isao Sakamaki, Kim Adams, María F Gómez Medina, Javier L Castellanos Cruz, Nooshin Jafari, Mahdi Tavakoli, Heidi Janz

Notice bibliographique

RevueAssistive Technology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensGlenrose Rehabilitation HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHaptic technologyTask (project management)Human–computer interactionObject (grammar)RobotComputer sciencePerceptionSortingMotion (physics)Robotic armCerebral palsySimulationArtificial intelligencePhysical medicine and rehabilitationComputer visionPsychologyEngineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Development of children's cognitive and perceptual skills depends heavily on object exploration and experience in their physical world. For children who have severe physical impairments, one of the biggest concerns is the loss of opportunities for meaningful play with objects, including physical contact and manipulation. Assistive robots can enable children to perform object manipulation through the control of simple interfaces. Touch sensations conveyed through haptic interfaces in the form of force reflection or force assistance can help a child to sense the environment and to control a robot. A robotic system with forbidden region virtual fixtures (VFs) was tested in an object sorting task. Three sorting tasks-by color, by shape, and by both color and shape-were performed by 10 adults without disability and one adult with cerebral palsy. Tasks performed with VFs were accomplished faster than tasks performed without VFs, and deviations of the motion area were smaller with VFs than without VFs. For the participant with physical impairments, two out of three tasks were slower with the VFs. This implies that forbidden region VFs are not always able to improve user task performance. Alignment with an individual's unique motion characteristics can improve VF assistance.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations20
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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