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Enregistrement W4320710621 · doi:10.2196/37784

Off-World Mental Health: Considerations for the Design of Well-being–Supportive Technologies for Deep Space Exploration

2023· article· en· W4320710621 sur OpenAlexvenueno aff
Nathan Smith, Dorian Peters, Caroline Jay, Gro Mjeldheim Sandal, Emma Barrett, Robert Wuebker

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpaceflight effects on biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutonomySpace explorationSpace (punctuation)Mental healthCrewInterpersonal communicationPsychologyPerspective (graphical)Risk analysis (engineering)Engineering ethicsBusinessPublic relationsEngineeringComputer sciencePolitical scienceSocial psychologyPsychotherapistAeronautics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During future long-duration space exploration missions, humans will be exposed to combinations of extreme physical, psychological, and interpersonal demands. These demands create risks for the safety, performance, health, and well-being of both individuals and crew. The communication latency in deep space means that explorers will increasingly have to operate independently and take responsibility for their own self-care and self-management. At present, several research programs are focused on developing and testing digital technologies and countermeasures that support the effective functioning of deep space crews. Although promising, these initiatives have been stimulated mostly by technological opportunity rather than cogent theory. In this perspective, we argue that digital technologies developed for spaceflight should be informed by well-being-supportive design principles and be cognizant of broader conversations around the development and use of digital health applications, especially pertaining to issues of autonomy, privacy, and trust. These issues are important for designing potentially mission-critical health technologies and may be determining factors in the safe and successful completion of future off-world endeavors.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil0,480

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeSans objet
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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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