Notice bibliographique
Résumé
Anxiety has a lifetime prevalence of 31% of Canadians (Katzman et al. 2014). In Canada, psychological services are only covered by provincial health insurance if the psychologist is employed in the public sector; this means long wait times in the public system or expensive private coverage (Canadian Psychological Association). Currently, social robots and Socially Assistive Robots (SAR) are used in the treatment of elderly individuals in nursing homes, as well as children with autism (Feil-Seifer & Matarić, 2011; Tapus et al., 2012). The following MRP is the first step in a long-term project that will contend with the issues faced by individuals with anxiety using a combined communications, social robotics, and mental health approach to develop an anxiety specific socially assistive robot companion. The focus of this MRP is the development of a communication model that includes three core aspects of a social robot companion: Human-Robot Interaction (HRI), anxiety disorders, and technical design. The model I am developing will consist of a series of suggestions for the robot that could be implemented in a long-term study. The model will include suggestions towards the design, communication means, and technical requirements, as well as a model for evaluating the robot from a Human-Robot- Interaction perspective. This will be done through an evaluation of three robots, Sphero’s BB-8 App Enabled Droid, Aldebaran’s Nao, and the Spin Master Zoomer robot. Evaluation measures include modified versions of Shneiderman’s (1992) evaluation of human-factors goals, Feil-Seifer et al.’s (2007) SAR evaluative questions, prompts for the description of both the communication methods and the physical characteristics, and a record of the emotional response of the user when interacting with the robot.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
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 ».