Codesign d’une solution en cybersanté : cartographie et dynamique de l’expérience de trois participants
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.
Notice bibliographique
Résumé
Le codesign, ou la participation de l'utilisateur visé par un produit ou service à la conception est prometteuse, mais ne garantit pas pour autant l'atteinte des objectifs.Mobilisant les plus récents travaux du cours d'action [THE 15], nous avons examiné l'expérience de trois personnes ayant pris part à des séances de codesign en cybersanté.Notre analyse a permis d'obtenir des cartographies de l'expérience de ces personnes qui présente visuellement la dynamique de leur expérience et souligne ce qui a été significatif de leur point de vue.Nos résultats suggèrent que les participants ont été fortement mobilisés par la réinterprétation des éléments qu'ils croyaient partagés dans leurs communautés.Ils étaient préoccupés par des problèmes systémiques qui, bien que complémentaires, remettaient en question la solution envisagée pour le projet de codesign.Nos résultats nous mènent à proposer trois pistes à explorer pour optimiser la démarche de codesign.ABSTRACT.Codesign, or the involvement of target users in the design of a product or service, is promising but does not guarantee the achievement of objectives.Drawing on the latest work from the course of action [THE 15], we examined the experience of three people who participated in codesign sessions in cyberhealth.Our analysis resulted in maps of these individuals' experiences, which visually represent the dynamics of their experience and highlight what was significant from their point of view.Our results suggest that participants were strongly mobilized by the reinterpretation of elements they believed were shared in their communities.They were concerned with systemic issues that, although complementary, questioned the solution proposed for the cogesign project.Our results lead us to propose three avenues to explore in order to optimize the codesign process.
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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 | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle