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Enregistrement W4323536948 · doi:10.1145/3568294.3580127

Co-design of a Social Robot for Distraction in the Paediatric Emergency Department

2023· article· en· W4323536948 sur OpenAlex
Mary Ellen Foster, Patricia Candelaria, Lauren Dwyer, Summer Hudson, Alan Lindsay, Fareha Nishat, Mykelle Pacquing, Ronald P. A. Petrick, Andrés A. Ramírez-Duque, Jennifer Stinson, Frauke Zeller, Samina Ali

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

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSocial Robot Interaction and HRI
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenToronto Metropolitan UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésRobotDistractionContext (archaeology)DistressAutonomyPsychological interventionHealth careSocial robotEmergency departmentComputer sciencePsychologyNursingHuman–computer interactionApplied psychologyMedical emergencyArtificial intelligenceMedicineMobile robotRobot controlClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We are developing a social robot to help children cope with painful and distressing medical procedures in the hospital emergency department. This is a domain where a range of interventions have proven effective at reducing pain and distress, including social robots; however, until now, the robots have been designed with limited stakeholder involvement and have shown limited autonomy. For our system, we have defined and validated the necessary robot behaviour together with children, parents/caregivers, and healthcare professionals, taking into account the ethical and social implications of robotics and AI in the paediatric healthcare context. The result of the co-design process has been captured in a flowchart, which has been converted into a set of concrete design guidelines for the AI-based autonomous robot system.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,901
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,327 · 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

En bref

Citations17
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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