Joining semantic and augmented reality to design smart homes for assistance
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Smart homes for assistance help compensate cognitive deficits, thus favoring aging in place. However, to be effective, the assistance must be adapted to the abilities, deficits, and habits of the person. Beside the elder, caregivers are the ones who know the person's needs best. This article presents a Do-it-Yourself approach for helping caregivers designing a smart home for assistance. METHODS: A co-construction process between a caregiver and a virtual adviser was designed. The knowledge of the virtual adviser about smart homes, activities of daily living and assistance is organized in an ontology. The caregiver interacts with the virtual adviser in augmented reality to describe the home and the resident's habits inside it. The process is illustrated with an ordinary activity: 'Drink water'. RESULTS: The proposed process highlights two main steps: describing the environment and determining the resident's habits and the assistance required to improve activity performance. Visual guidance and feedback are provided to ease the process. CONCLUSION: Designing a co-construction process with a virtual adviser allows interactive knowledge sharing with the caregivers who are experts of the person's needs. Future work should focus on evaluating the prototype presented and providing deeper advice such as highlighting incomplete or incorrect scenarios, or navigation aid.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 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 ».