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Enregistrement W2807401848 · doi:10.1080/14427591.2018.1474797

Services, systems, and policies affecting community mobility for people with mobility impairments in Northern Iceland: An occupational perspective

2018· article· en· W2807401848 sur OpenAlexaff
Sigrún Kristín Jónasdóttir, Snæfríður Þóra Egilson, Jan Miller Polgar

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAssistive Technology in Communication and Mobility
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFocus groupPerspective (graphical)Service (business)BusinessPersonal mobilityEconomic JusticeExploratory researchPublic relationsSociologyMarketingPolitical scienceComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Services, systems, and policies can affect what people do, including community mobility (CM), or the act of moving around within the community. People with mobility impairments meet various challenges to CM as the environment does not always accommodate their needs.Aim: To explore, through an occupational lens, how services, systems, and policies can restrict or support CM for people with mobility impairments.Methods: As the first phase of an exploratory case study, focus group interviews were conducted with two different groups: users of mobility devices, living in the town of Akureyri, Iceland, and people who have experience of providing or planning services for disabled people in the same area.Results: Five themes, “Being mobile: A key to meaningful occupations”, “Users as agents in their own lives”, “Means of transportation”, “Accessibility awareness”, and “Integration of services and systems”, identify important aspects that need to be addressed to better support CM.Conclusion: The findings suggest the need to further explore transportation service, personal assistance, and infrastructure services affecting accessibility; alongside the importance of incorporating occupational justice and rights values into policy implementation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,243
Score d'incertitude au seuil0,483

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,393 · 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'étudeQualitatif
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

Citations22
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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