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Enregistrement W3023306138 · doi:10.1287/orsc.2019.1343

Losing Touch: An Embodiment Perspective on Coordination in Robotic Surgery

2020· article· en· W3023306138 sur OpenAlexafffund
Anastasia Sergeeva, Samer Faraj, Marleen Huysman

Notice bibliographique

RevueOrganization Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekCanada Research Chairs
Mots-clésSituatedPerceptionEmbodied cognitionPerspective (graphical)Haptic technologyHuman–computer interactionMediationControl reconfigurationTask (project management)Action (physics)Cognitive scienceActive perceptionAffordanceComputer sciencePsychologyCognitive psychologyCommunicationArtificial intelligenceSociologyEngineeringNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Because new technologies allow new performances, mediations, representations, and information flows, they are often associated with changes in how coordination is achieved. Current coordination research emphasizes its situated and emergent nature, but seldom accounts for the role of embodied action. Building on a 25-month field study of the da Vinci robot, an endoscopic system for minimally invasive surgery, we bring to the fore the role of the body in how coordination was reconfigured in response to a change in technological mediation. Using the robot, surgeons experienced both an augmentation and a reduction of what they can do with their bodies in terms of haptic, visual, and auditory perception and manipulative dexterity. These bodily augmentations and reductions affected joint task performance and led to coordinative adaptations (e.g., spatial relocating, redistributing tasks, accommodating novel perceptual dependencies, and mounting novel responses) that, over time, resulted in reconfiguration of roles, including expanded occupational knowledge, emergence of new specializations, and shifts in status and boundaries. By emphasizing the importance of the body in coordination, this paper suggests that an embodiment perspective is important for explaining how and why coordination evolves following the introduction of a new technology.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,018
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations112
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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