Use of a Persona to Support the Interdisciplinary Design of an Assistive Technology for Meal Preparation in Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
Abstract User-centered design (UCD) facilitates the creation of technologies that are specifically designed to answer users’ needs. This paper presents the first step of a UCD using a persona, a fictitious character representing the targeted population, which in this case is people having sustained a traumatic brain injury (TBI). The persona is used to better understand the possible interactions of a TBI population with a prototype of a technology that we wish to develop, namely the Cognitive Orthosis for coOKing (COOK). COOK is meant to be an assistive technology that will be designed to promote independence for cooking within a supported-living residence. More specifically, this paper presents the persona’s creation methodology based on the first four phases of the persona’s lifecycle. It also describes how the persona methodology served as a facilitator to initiate an interdisciplinary collaboration between a clinical team and a computer science team. Creation of personas relied on a clinical model (Disability Creation Process) that contextualized the needs of this population and an evaluation tool [Instrumental Activities of Daily Living (IADL) Profile] that presented a wide range of cognitive assistance needs found in this same population. This paper provides an in-depth description of some of the most frequent everyday difficulties experienced by individuals with TBI as well as the persona’s abilities, limitations and social participation during the realization of IADL, and an evaluation of the manifestations of these difficulties during IADL performance as represented through scenarios. The interdisciplinary team used the persona to complete a first description of the interactions of a persona with TBI with COOK. This work is an attempt at offering a communication tool, the persona, to facilitate interdisciplinary research among diverse disciplines who wish to learn to develop a common language, models and methodologies at the beginning of the design process.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».