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Enregistrement W4312997779 · doi:10.1177/1071181322661551

Improving Air Travel Comfort & Experience: Designing for Infection Prevention and Control in Response to COVID-19

2022· article· en· W4312997779 sur OpenAlexaff
Kayla Daigle, Chantal Trudel, Shelley Kelsey

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control and Ventilation
Établissements canadiensNational Research Council CanadaCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)AviationAir travelOutbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Control (management)2019-20 coronavirus outbreakBusinessInfection controlInfectious disease (medical specialty)MedicineEnvironmental healthDiseaseEngineeringComputer scienceIntensive care medicineVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In lieu of the recent impacts of the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) on the health and safety of individuals around the world, domestic and international travel organizations, and more specifically, the aviation industry, rapidly implemented preventative measures to support infection prevention and control (IPAC). Such measures have drastically and understandably changed how passenger interactions and experiences take place through various points in their air travel journey. Research that examines the user experience of passengers in response to changes that emerged from the COVID-19 pandemic is needed. This study focused on developing a better understanding of passenger experience during the COVID-19 pandemic and how the design of the environment may be influencing this experience. Design recommendations to respond quickly to future pandemic conditions or other infectious outbreak scenarios is an expected outcome of this study.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,303
Score d'incertitude au seuil0,629

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,270 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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