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Enregistrement W3151027779 · doi:10.1080/14427591.2021.1896570

Structural factors affecting community mobility for people with mobility impairments in Iceland: A human rights and occupational perspective

2021· article· en· W3151027779 sur OpenAlexaff
Sigrún Kristín Jónasdóttir, Snæfríður Þóra Egilson, Jan Miller Polgar

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAssistive Technology in Communication and Mobility
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsistency (knowledge bases)Transparency (behavior)Perspective (graphical)Citizen journalismAffect (linguistics)SociologyPublic relationsBusinessPolitical scienceComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Moving between places in the community, or community mobility, is both an occupation and a means to other occupations. In order to move around and participate in society, people with mobility impairments need modifications as they encounter multiple barriers in their everyday lives. This discussion paper makes recommendations for policy development, especially as it relates to accessibility and transportation services for disabled people. This work highlights aspects that need to be incorporated into policy making to support community mobility for people with mobility impairments: (1) Incorporation of occupational values; (2) Participatory policy making; (3) Consistency and transparency in policy documents; and (4) Comprehensive monitoring system. The recommendations are discussed and reflected upon in the light of human rights, occupational science, and the Capabilities Approach. This paper highlights issues that arise at the system level and how limitations of policies and their implementation can lead to multiple capability failures and violations of human rights – such as the difficulties people with mobility impairments face if society fails to provide the necessary means to support their community mobility – and the various ways that situation may affect their other chosen occupations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil0,297

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,381 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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