Research and Industry Practices in Designing Clothes for Optimal Participation of Persons with a Physical Disability
Notice bibliographique
Résumé
Contexte : Les vêtements sont importants dans la société et favorisent la participation des personnes ayant des déficiences physiques. Il existe peu d’information indiquant si l’industrie de la mode comprend leurs besoins. Objectifs : 1) Examiner le rôle des vêtements sur la participation des personnes ayant une déficience physique. 2) Explorer les perspectives des représentants de l'industrie de la mode vis à vis la littérature ainsi que les facteurs influençant la mobilisation des connaissances. Méthodologie : 1) Un examen de la portée a été réalisé à partir de six bases de données scientifiques, Google et plusieurs consultations d’experts. 2) Des entretiens semi-structurés ont été menés auprès des représentants de l'industrie de la mode. Résultats : 1) Cinquante-sept articles et 88 sites Web ont été sélectionnés. Des problèmes vestimentaires affectant la mobilité et les soins ressortaient fréquemment ainsi que divers facteurs personnels. Quarante-neuf pourcent des articles décrivaient des caractéristiques essentielles à la conception de vêtements adaptés. 2) Cinq entrevues révèlent l’importance de l’acquisition des connaissances pour concevoir des vêtements adaptés. Des barrières de temps, de fabrication et de commercialisation ont été identifiées au sein de l’industrie. Plus de ressources, de visibilité, de consultation et d’engagement de l’industrie permettraient des avancées dans le domaine du vêtement adapté. Conclusion : Les vêtements influencent de façon multidimensionnelle la participation des personnes. Un meilleur partenariat entre les chercheurs, les cliniciens, les personnes ayant des déficiences et l’industrie de la mode pourrait améliorer la conception de vêtement adaptés.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».