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Enregistrement W4296831324 · doi:10.3390/s22197155

A Meta-Analysis on Remote HRI and In-Person HRI: What Is a Socially Assistive Robot to Do?

2022· review· en· W4296831324 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueSensors · 2022
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSocial Robot Interaction and HRI
Établissements canadiensBaycrest HospitalToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésRobotHuman–computer interactionHuman–robot interactionComputer sciencePsychologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, due to the COVID-19 pandemic and the related social distancing measures, in-person activities have been significantly reduced to limit the spread of the virus, especially in healthcare settings. This has led to loneliness and social isolation for our most vulnerable populations. Socially assistive robots can play a crucial role in minimizing these negative affects. Namely, socially assistive robots can provide assistance with activities of daily living, and through cognitive and physical stimulation. The ongoing pandemic has also accelerated the exploration of remote presence ranging from workplaces to home and healthcare environments. Human-robot interaction (HRI) researchers have also explored the use of remote HRI to provide cognitive assistance in healthcare settings. Existing in-person and remote comparison studies have investigated the feasibility of these types of HRI on individual scenarios and tasks. However, no consensus on the specific differences between in-person HRI and remote HRI has been determined. Furthermore, to date, the exact outcomes for in-person HRI versus remote HRI both with a physical socially assistive robot have not been extensively compared and their influence on physical embodiment in remote conditions has not been addressed. In this paper, we investigate and compare in-person HRI versus remote HRI for robots that assist people with activities of daily living and cognitive interventions. We present the first comprehensive investigation and meta-analysis of these two types of robotic presence to determine how they influence HRI outcomes and impact user tasks. In particular, we address research questions regarding experience, perceptions and attitudes, and the efficacy of both humanoid and non-humanoid socially assistive robots with different populations and interaction modes. The use of remote HRI to provide assistance with daily activities and interventions is a promising emerging field for healthcare applications.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,879
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,001

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 Opus0,330
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,140 · 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