Modern technology assists disabled competitors: the first “Cybathlon” special competition in Zürich
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of the study was presentation of modern bioengineering technology in order to help people with severe disabilities. METHODS: Bioengineering industry can offer severely disabled people several devices in order to enable them to take part in the competition different than Paralympics. The first international competition for people with disabilities supported by modern assistive technology, such as sensors, motors, displays were allowed to compete in Cybathlon held in Zürich in 2016. About 70 athletes and their teams from 25 countries appeared at the event. RESULTS: There were six disciplines (races): 1) Powered Arms (Upper Extremities) Prostheses Race, 2) Powered Legs (Lower Extremities) Prostheses Race, 3) Powered Wheelchair Race, 4) Powered Exoskeleton Race, 5) Functional Electrical Stimulation Bike Race, 6) Brain-Computer Interface Race. About a quarter of the teams represented industry and the rest represented university laboratories. CONCLUSIONS: The competition was a success. The organisers have decided for it to be organized every four years, just like the Olympic Games for able bodied competitors. The main inventor of the event professor Robert Riener from Zürich Polytechnic (ETHZ) said assistive technology should: a) be user-friendly b) to function well, c) be affordable, d) to be used within the barrier-free environment.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,003 |
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 ».