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Enregistrement W4408274448 · doi:10.1016/j.jth.2025.102002

Integrating user perceptions of socio-emotional aspects in wheelchair design: A pilot study using Kansei Engineering

2025· article· en· W4408274448 sur OpenAlexaff
Mohsen Rasoulivalajoozi, Morteza Farhoudi

Notice bibliographique

RevueJournal of Transport & Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueColor perception and design
Établissements canadiensOntario College of Art and DesignConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKanseiKansei engineeringPerceptionHuman–computer interactionWheelchairPsychologyApplied psychologyEngineeringComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Comfort in wheelchair use is influenced not only by ergonomic factors but also by socio-emotional aspects that shape the user's experience. This study aims to explore how socio-emotional factors can be integrated into the representational aspects of wheelchairs. A cross-sectional study was conducted with 37 wheelchair users using Kansei Engineering methods. Participants provided data on semantic and product spaces through a questionnaire covering demographics, aesthetic importance, symbolic importance, and social communication challenges. They also rated four distinct wheelchairs using Kansei words (KWs). Then, Quality Function Deployment (QFD) linked users' insights to specific wheelchair properties. Aesthetic (76%) and Symbolic (56%) importance, as well as age, were significantly associated with social communication challenges (57%) (p < 0.05). Age was significantly associated with both Aesthetic and Symbolic importance, while gender was only linked to Aesthetic importance (p < 0.05). Descriptive analysis indicated that advanced manual and powered wheelchair designs scored higher than conventional ones. Accordingly, three key components were identified for both categories, with the highest loadings of KW in each. QFD results prioritized adjustable frame design, with 8.61% for manual and 10.44% for powered models, as key to enhancing socio-emotional aspects. Beyond analyzing the dynamics of aesthetics, symbolism, and social challenges, this study uncovers users' perceptions of wheelchair design characteristics. It proposes principal components to guide designers and includes computational analysis to connect these insights with wheelchair properties, aspects often overlooked in assistive device literature. However, redesign effectiveness also hinges on understanding social factors like stereotypes, and wheelchair-related metaphors. • The aesthetic and symbolic meaning of wheelchairs, along with age, is significantly related to experiences of social communication challenges. • While age is a significant factor associated with perceptions of the aesthetic and symbolic importance of wheelchairs, gender is only linked to aesthetic importance. • The socio-emotional design of advanced wheelchairs is guided by three key components with the highest KW loadings. For AMW, these include: 1) Secure Navigation with Advanced Representation, 2) Manoeuvrability with Pleasant Social Representation, and 3) Reliability and Respectful Social Interaction. For APW, the components are: 1) Self-Reliance and Pleasant Social Representation, 2) Self-Confidence with Social Respect, and Flexibility in Mobility. 3) Together, these factors encourage designs that enhance the social and emotional polish of advanced wheelchairs. • The QFD model identifies optimizing adjustable frame design as the top priority for enhancing socio-emotional aspects in both manual and powered wheelchairs. • KE identifies essential steps for wheelchairs to meet WUs' socio-emotional needs, while redesign must also address societal perceptions and stereotypes.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,216
Score d'incertitude au seuil0,689

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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