DEVELOPMENT OF A MEASURE OF ACCESSIBILITY TO URBAN INFRASTRUCTURES: A CONTENT VALIDITY STUDY
Notice bibliographique
Résumé
Backgound - Accessing urban infrastructures, such as educational and leisure facilities, is often a challenge for wheelchair users, blind and deaf people, and older adults with and without assistive devices. Rehabilitation professionals are the ones who assess the built environment to make sure that it is accessible for all kind of disabilities; they are providing professional recommendations if it is not accessible. Occupational therapists and other rehabilitation professionals are also asked to provide accessible recommendations before the construction of urban infrastructure as well. There is a need for a comprehensive measure of the built environment of exterior and interior urban infrastructures to evaluate access for individuals with physical disabilities (motor, visual, hearing), using assistive technologies or not, to foster their social participation and fair access rights. This paper describes the development and content validation of the Measure of accessibility to urban infrastructures for adults with physical disabilities (MAUAP). Method - This process of developing a measurement tool in health involved three steps: 1) consultation of the scientific and grey literature, 2) content development, and 3) content validation with two panels of experts including a field pretest. Results - The MAUAP includes seven independent sections: parking lot, pedestrian facilities, building access from the exterior, interior maneuvering areas, infrastructures for learning and leisure, services and public restroom. Items are assessed with the percentage of characteristics present (1 to 16) and an accessibility score (4-level ordinal scale). Conclusion - The MAUAP allows the identification of precise accessibility recommendations that can be useful for health professionals and other professionals involved in conception and refection, such as architects and city planners.
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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 | 0,036 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».