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Enregistrement W3164499672 · doi:10.1080/10400435.2021.1934607

On the road again! Tricycle adaptation with the design of a universal rig

2021· article· en· W3164499672 sur OpenAlexafffund
Elizabeth Hoskin, Michael T. H. Fader, Andrew Gowthorpe, Ariana Alvarino, T. Claire Davies

Notice bibliographique

RevueAssistive Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAdaptation (eye)EngineeringUniversal designTransport engineeringComputer scienceMechanical engineeringPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cerebral palsy is the most common childhood disability impacting motor function. The International Classification of Functioning, Disability and Health defines outcomes that should be achieveable within the Activities and Participation domain. However, many children with cerebral palsy have significant difficulties in achieving activity goals within a typical recreational environment. Despite the well documented benefits of cycling for persons with cerebral palsy for example, it is often difficult to access commercially available adaptive tricycles due to prohibitive costs and varying needs. Even commercially available adaptive tricycles sometimes need to be customized. This paper outlines the design and implementation of a custom tricycle adaptation for a teenager with cerebral palsy, who was previously unable to complete a pedal rotation on any of the many adaptive tricycles she tried. The first phase of the project was the design and implementation of a "test rig" system that allowed different tricycle adaptations to be tested with the client, and could be used with any client. The second stage included two iterations of the design and implementation of adaptations to the tricycle. The final modifications enabled the client to ride independently. Challenges, successes, and recommendations for helping similar clients gain access to cycling are highlighted.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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