Assistive Products and Technology to Facilitate Activities and Participation for Children with Disabilities
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to identify activity limitations and participation restrictions encountered by children and youth with disabilities for which assistive products and technology could be helpful. We used a convergent, parallel, mixed-methods design involving a nationwide, French survey composed of closed questions (quantitative) and open questions (qualitative) that enlightened the quantitative data. A total of 1055 responses were received, and 962 included: 92 from children and youth with disabilities, 493 from relatives and 377 from professionals. Difficulties frequently checked and described in detail were participation in recreational activities, leaving the house and traveling, participating in a group, and getting ready. Transversal explanations for difficulties were spontaneously provided (e.g., lack of accessibility and mobility). Solutions proposed included personal assistive devices to facilitate home life, high-tech devices, devices to compensate for impaired body functions, and adaptation of the familiar environment and daily activities. Few public solutions were proposed. The necessity of human assistance was emphasized. The mixed-methods design and involvement of different stakeholders identified common, macroscopic trends in difficulties encountered and desired solutions. Products and technology are required in the following domains: the familiar environment, accessibility and mobility, sports and leisure, high-technology, and family support. We provide suggestions to facilitate the development of innovative solutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».