What's the ideal scooter? Stakeholders' perspectives on enhancing the usability and safety of motorized mobility scooters
Notice bibliographique
Résumé
The use of motorized mobility scooters (MMSs) helps improve the quality of life of people living with disabilities by facilitating independence and community engagement. However, alongside these benefits, some challenges have been found to accompany their use. While issues that stem from the environment, the user, and the technology have been identified in literature as leading contributory factors to challenges with MMS use, technological problems have received much less attention. As the design of any technology plays a vital role in facilitating or impeding its own use, this study sought to understand diverse stakeholders’ perspectives on how technological factors influence MMS usability and safety, and how these can be enhanced. A qualitative descriptive method of inquiry was used in the study. A conceptual framework developed from the HAAT Model and the Compensatory frame of reference informed the data collection and analyses. Semi-structured in-depth interviews were conducted with a purposive maximum variation sample of 12 MMS users and 17 service providers who had experience with MMS-related services. The interviews were audio recorded and transcribed verbatim and content analysis was performed on the data. Analyses of the data resulted in three main themes. The first theme “Finding the right fit” explored the technology-related considerations and compromises made along the MMS procurement process; the second theme “Negotiating everyday challenges” explored the day-to-day challenges of MMS use that are associated with technological issues; and the third theme “Identifying solutions and barriers” explored ideas on enhancing MMS usability and existing or potential barriers. By investigating the technological issues that arise with MMS use in real world situations from the perspectives of diverse stakeholders, this study presents a unique point of view that has not been explored in literature. Findings from this study provide insights into how technological factors impact the usability and safety of MMSs for different user populations, during the performance of different activities, and its use in different environments. Stakeholders’ recommendations on enhancing MMS usability and safety can also help inform future innovation regarding MMS design.
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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 | 0,011 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| 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 ».