From individual innovation to global impact: the Global Cooperation on Assistive Technology (GATE) innovation snapshot as a method for sharing and scaling
Notice bibliographique
Résumé
Assistive technology (AT) is an essential facilitator of independence and participation, both for people living with the effects of disability and/or non-communicable disease, as well as people aging with resultant functional decline. The World Health Organization (WHO) recognizes the substantial gap between the need for and provision of AT and is leading change through the Global Cooperation on Assistive Technology (GATE) initiative. Showcasing innovations gathered from 92 global researchers, innovators, users and educators of AT through the WHO GREAT Summit, this article provides an analysis of ideas and actions on a range of dimensions in order to provide a global overview of AT innovation. The accessible method used to capture and showcase this data is presented and critiqued, concluding that "innovation snapshots" are a rapid and concise strategy to capture and showcase AT innovation and to foster global collaboration. Implications for Rehabilitation Focal tools such as ePosters with uniform data requirements enable the rapid sharing of information. A diversity of innovative practices are occurring globally in the areas of AT Products, Policy, Provision, People and Personnel. The method offered for Innovation Snapshots had substantial uptake and is a feasible means to capture data across a range of stakeholders. Meeting accessibility criteria is an emerging competency in the AT community. Substantial areas of common interest exist across regions and globally in the AT community, demonstrating the effectiveness of information sharing platforms such as GATE and supporting the idea of regional forums and networks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».