Roboethics in Remote Human Interactions and Rehabilitative Therapeutics
Notice bibliographique
Résumé
Global aging, the need for continuous high-quality services, and the recent COVID-19 pandemic have caused many sectors to reduce in-person contact between individuals where possible, and to instead use remote communication technology. With increased robot use replacing in-person interventions, ethical considerations arise. The benefits of robotic technology must be weighed against the possibility of harm to humans. The first rules of roboethics were written by Isaac Asimov in 1942, but these pre-date the range of robotic applications used today. There is no central agency for oversight in Canada, although universities and funding organizations have developed guidelines. Roboethical considerations include data use and privacy, the common good, and safety. Humans may potentially form emotional bonds with robots. Loss of jobs to automation is also a concern, particularly when many workers have suffered job losses due to the pandemic. Some health care services have switched to a remote care model, to reduce the spread of COVID-19. Remote hand rehabilitation of patients with brain injury is possible with iManus. Using a portable smart-glove technology, patients practice rehabilitative hand movements that are analyzed remotely through a sensor that offers instantaneous feedback. A therapist monitors their patient’s progress remotely and designs individualized programs. This technology benefits humanity by improving access to care for patients globally. The importance of data security and privacy is emphasized. As patient progress will be monitored by a human (a therapist), the safety of iManus is not a concern. The principles discussed in this paper can help researchers and engineers design ethical robotics in remote health care settings.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,013 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,003 |
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.
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 ».