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Enregistrement W4205490240 · doi:10.3109/17483107.2010.509885

Design of built environments to accommodate mobility scooter users: part I

2010· article· en· W4205490240 sur OpenAlexaff
Tilak Dutta, Emily C. King, P. J. Holliday, Susan M. Gorski, Geoff Fernie

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation Assistive Technology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAssistive Technology in Communication and Mobility
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceHuman–computer interactionTransport engineeringArchitectural engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To determine the minimum dimensions needed to allow five models of powered mobility scooters to manoeuvre within five commonly encountered indoor spatial configurations. METHOD: We measured manoeuvrability of five scooters judged by their manufacturers to have a good combination of indoor mobility and outdoor performance (including in rural environments). We determined the minimum space needed to manoeuvre the scooters through the following five spatial configurations: turning 180° in a corridor, performing U-turns around 50 mm (2″) and 1200 mm (4') obstacles, turning 90° from a doorway and approaching a counter or work surface from the side. Free-standing styrofoam walls were used to define each configuration. An expert driver repeatedly manoeuvred the scooters through each configuration while we incrementally decreased the dimension of interest until it was no longer possible to complete the manoeuvre. Each scooter's turning diameter was also measured and compared to the manufacturer's specification. RESULTS: Minimum space requirements for each scooter for five spatial configurations are given and compared to existing standards. CONCLUSIONS: None of the scooters tested were capable of completing all manoeuvres within the space allowed by existing standards. These findings will contribute to recommendations for new standards for built environments that can accommodate scooter users.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,346 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations18
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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