Autonomous security system for meal preparation for cognitively impaired people in a smart home
Notice bibliographique
Résumé
Dans les pays développés tels que le Canada ou la France, la population est vieillissante et le nombre de personnes atteintes de déficiences cognitives augmente en conséquence. Ces troubles ont des conséquences sur les activités de la vie quotidienne pour les personnes qui en souffrent. Selon l’autonomie de ces personnes et la sévérité de leur déficience, un hébergement en centre spécialisé peut être envisagé. Ces centres spécialisés représentent souvent un coût financier énorme tant pour la personne que pour la société. Afin de limiter ces coûts, une solution alternative a émergé : les habitats domotiques. Ce sont des habitats dans lesquels un ensemble de technologies permet de pallier aux déficiences des personnes et de leur donner une autonomie accrue. L’activité de préparation d’un repas est une activité complexe qui peut présenter des risques variés pour des personnes atteintes de déficiences. Ces personnes vivent rarement seules, il faut tenir compte qu’un public varié puisse bénéficier du système. Ces habitats sont généralement déjà équipés d’appareils, il devient nécessaire pour le système de pouvoir s’adapter à ces appareils existants. L’objectif de ces travaux est la réalisation d’un prototype permettant d’assurer la sécurité lors de l’activité de la préparation d’un repas par des personnes atteintes de la maladie d’Alzheimer et ses aidants (professionnels ou naturels). Ce prototype doit s’adapter au profil des usagers, de son environnement et du matériel sur lequel il est déployé. Pour ce faire, le système, basé sur un système multi agent, applique des règles de sécurité qui se personnalisent par le biais du profil médical des usagers. Nos travaux ont été menés au sein de deux laboratoires, qui chacun, disposent d’appareils de cuisine différents dans leurs habitats intelligents pour la santé. Le système a pu être testé dans ces deux environnements, son adaptation vis-à-vis d’une clientèle variée et pour plusieurs risques de sécurité à travers des scénarios d’usage. Les résultats de ces expérimentations ont permis de montrer que le prototype répond bien aux objectifs visés.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,005 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».