Enabling appropriate personnel skill-mix for progressive realization of equitable access to assistive technology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND METHODS: This paper reviews the current capacity of personnel in enabling access to assistive technology (AT) as well as the systems and processes within which they work, and was reviewed, discussed, and refined during and following the Global Research, Innovation, and Education in Assistive Technology (GREAT) Summit. FINDINGS: Key concepts addressed include a person-centred team approach; sustainability indicators to monitor, measure, and respond to needs for service design and delivery; education, research, and training for competent practice, using the six rehab-workforce challenges framework; and credentialing frameworks. We propose development of a competence framework and associated education and training programs, and development and implementation of a certification framework for AT personnel. CONCLUSIONS: There is a resolve to address the challenges faced by People globally to access assistive technology. Context specific needs assessment is required to understand the AT Personnel landscape, to shape and strengthen credentialing frameworks through competencies and certification, acknowledging both general and specific skill mix requirements. Implications for Rehabilitation Personnel in assistive technology (AT) provision should be trained using a person-centred team approach, which emphasizes appropriate skill-mix to address multiple needs within the community. Sustainability indicators should be used which allow personnel to monitor, measure and respond to needs for service design and delivery. A competence framework with associated education and training program, coupled with the development and implementation of a certification framework for AT personnel needs, will promote quality in AT personnel training globally.
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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 | 0,021 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».