MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3020777194 · doi:10.1109/ifetc46817.2019.9073770

Keyboard Mouse Glove with Bluetooth Capabilities for the Physically Impaired

2019· article· en· W3020777194 sur OpenAlexaff
Martin Curic, Joshua Acosta

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueErgonomics and Musculoskeletal Disorders
Établissements canadiensLangara College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBluetoothComputer scienceWired gloveBluetooth Low EnergyEmbedded systemHuman–computer interactionOperating systemWireless

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With increasing means of computer interaction, the mobility impaired require additional accessibility methods to have the same communication abilities as other users, but have limited, expensive and bulky options. Current physical and soft keyboards also suffer from design flaws that cause strain or pain to these individuals. Wearables have been shown to be able to reduce muscle fatigue while increasing productivity. Therefore, a one-handed glove that uses inexpensive sensors and can communicate via Bluetooth may be an effective solution for those with a low mobility range. A smart arrangement of sensors including, finger buttons, contacts and a joystick, have been carefully chosen to balance input efficiency, cost, freedom of full computer use and natural hand placement for a keyboard-and-mouse-enabled glove. The paper describes how the proposed wearable allows the ease of everyday computer and smartphone work to be accessible to individuals who have impairments that prohibit them to use computers with their intended ease.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,874
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetErgonomics and Musculoskeletal DisordersTravaux en français237 207