Lessons from the pilot of a mobile application to map assistive technology suppliers in Africa
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A pilot project to develop and implement a mobile smartphone application (App) that tracks and maps assistive technology (AT) availability in southern Africa was launched in Botswana in 2016. The App was developed and tested through an iterative process. The concept of the App (AT-Info-Map) was well received by most stakeholders within the pilot country, and broader networks. Several technical and logistical obstacles were encountered. These included high data costs; difficulty in accessing AT information from the public healthcare sector, the largest supplier of AT; and the high human resource demand of collecting and keeping up-to-date device-level information within a complex and fragmented supply sector that spans private, public and civil society entities. The challenges were dealt with by keeping the data burden low and eliminating product-level tracking. The App design was expanded to include disability services, contextually specific AT categories and make navigation more intuitive. Long-term sustainability strategies like generating funding through advertisements on the App or supplier usage fees must be explored. Outreach and sensitisation programmes about both the App and AT in general must be intensified. The project team must continually strengthen partnerships with private and public stakeholders to ensure ongoing project engagement. The lessons learnt might be of value to others who wish to embark on initiatives in AT and/or implement Apps in health or disability in southern Africa and in low-resourced settings around the world.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle