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Enregistrement W4386986714 · doi:10.3850/978-981-18-8071-1_p295-cd

User-Centered Evaluation Framework for Telerobot Interface and Interaction factors -- A Case Study on Medical Device Manufacturing

2023· article· en· W4386986714 sur OpenAlexfundno aff
Inês F. Ramos, Keerthi Sagar, Philip Long, Ernesto Damiani, Maria Chiara Leva, Gabriele Gianini

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTeleoperation and Haptic Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean CommissionEnterprise IrelandCanadian Institute of Steel Construction
Mots-clésTeleoperationTeleroboticsUsabilityLearnabilityDependabilityInterface (matter)Human–computer interactionSystems engineeringEngineeringMechatronicsRobotUser interfaceComputer scienceHuman–robot interactionSoftware engineeringMobile robotControl engineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of telerobots for surgery, military missions or rescue activities are increasingly commonplace, and so are guidelines to achieve an ergonomic design and optimal system-operator performance.However, in medical device manufacturing, in particular for fine-manipulation and highly precise operations, the existing human-machine interface and interaction (HMII) design standards to date are insufficient to ensure a cost-effective ergonomic teleoperation solution, that complies with the learnability, usability, dependability and efficiency required for this case-study.We analyze the most relevant human-system interface and interaction requirements for telerobotic systems applied to medical device manufacturing, and expand on the current standards with knowledge from recent research results in this field.We further our contribution by proposing a use-case-based telerobotic system architecture and experimental setup for human-centered evaluation of the telerobotic system HMII design.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,585
Score d'incertitude au seuil0,460

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)0,0000,000

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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