Adoption and usability of a braille communication assistive device (CAD) for face-to-face and remote communication in two users with deafblindness
Notice bibliographique
Résumé
Purpose There are currently no best practice training methods with communication assistive devices (CAD) for individuals with deafblindness using a braille display notetaker connected to an iPhone. Therefore, to capture adoption and usability of braille CAD in clinic, the Technology development and evaluation model of Schulz et al. (2015) was applied. Objectives were 1-to measure the level of difficulty in life habits involving communication before, during and after training with a braille CAD, 2-to document the feasibility of training for face-to-face and remote communication, 3-to simulate and assess communication exchanges with an unknown hearing person face-to-face, and 4-to document the long-term usability and adoption of CAD.Methods A case study involved a 68-year-old woman and a 55-year-old man with Usher syndrome who have recently learned braille. Therapies were 90 min./week and 120 min. every two weeks. Data were collected with the Life habit 4.0 adapted (-3, 0, 6, 18 months), clinician workbook (monthly), filming scenario testing of communication (at 8–10 months) and observation grids (experience of usability, communication interaction).Results Results at 18 months revealed that communication with hearing persons, travelling outside the home alone and conducting non accessible leisure were still very difficult to impossible. Clinicians accomplished 12 modalities in therapy sessions. They encountered 14 challenges for face-to-face communication due to the instability of VoiceOver® with Notes® and French language skills. Scenarios involving commercial exchanges were not efficient (buying a pen, renewing health insurance card).Conclusion Adoption of a braille CAD for remote communication has proven satisfactory, effective but not efficient. Face-to-face communication has been non-adopted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».