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Enregistrement W4243024123 · doi:10.1080/17483107.2018.1468496

Assistive technology policy: a position paper from the first global research, innovation, and education on assistive technology (GREAT) summit

2018· article· en· W4243024123 sur OpenAlexaff
Malcolm MacLachlan, David Banes, Diane Bell, Johan Borg, Brian Donnelly, Michael Fembek, Ritu Ghosh, Rosemary Joan Gowran, Emma Hannay, Diana Hiscock, Evert-Jan Hoogerwerf, Tracey Howe, Friedbert Köhler, Natasha Layton, Siobhán Dowling Long, Hasheem Mannan, Gubela Mji, Thomas Odera Ongolo, Kyle D. Perry, Cecilia Pettersson, J. R. Power, Vinícius Delgado Ramos, Lenka Slepičková, Emma Smith, Kiu Tay-Teo, Priscille Geiser, Hilary Hooks

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation Assistive Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAssistive Technology in Communication and Mobility
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSummitPublic relationsPosition (finance)Political sciencePosition paperProcess (computing)Assistive technologyBusinessEconomic growthKnowledge managementMedicineComputer scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increased awareness, interest and use of assistive technology (AT) presents substantial opportunities for many citizens to become, or continue being, meaningful participants in society. However, there is a significant shortfall between the need for and provision of AT, and this is patterned by a range of social, demographic and structural factors. To seize the opportunity that assistive technology offers, regional, national and sub-national assistive technology policies are urgently required. This paper was developed for and through discussion at the Global Research, Innovation and Education on Assistive Technology (GREAT) Summit; organized under the auspices of the World Health Organization's Global Collaboration on Assistive Technology (GATE) program. It outlines some of the key principles that AT polices should address and recognizes that AT policy should be tailored to the realities of the contexts and resources available. AT policy should be developed as a part of the evolution of related policy across a number of different sectors and should have clear and direct links to AT as mediators and moderators for achieving the Sustainable Development Goals. The consultation process, development and implementation of policy should be fully inclusive of AT users, and their representative organizations, be across the lifespan, and imbued with a strong systems-thinking ethos. Six barriers are identified which funnel and diminish access to AT and are addressed systematically within this paper. We illustrate an example of good practice through a case study of AT services in Norway, and we note the challenges experienced in less well-resourced settings. A number of economic factors relating to AT and economic arguments for promoting AT use are also discussed. To address policy-development the importance of active citizenship and advocacy, the need to find mechanisms to scale up good community practices to a higher level, and the importance of political engagement for the policy process, are highlighted. Policy should be evidence-informed and allowed for evidence-making; however, it is important to account for other factors within the given context in order for policy to be practical, authentic and actionable. Implications for Rehabilitation The development of policy in the area of asssitive technology is important to provide an overarching vision and outline resourcing priorities. This paper identifies some of the key themes that should be addressed when developing or revising assistive technology policy. Each country should establish a National Assistive Technology policy and develop a theory of change for its implementation.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,216

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0100,007
Communication savante0,0240,014
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0200,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,400 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations181
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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