On-Body e-Hub: Accessibility Technology for People with Disabilities
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an innovative approach to adapting the Next Generation First Responder (NGFR) communication platform for two critical applications: day-to-day care of individuals with disabilities and disaster management scenarios. The NGFR system, currently under Research and Development (R&D) by the US Department of Homeland Security, shows promising potential for extension beyond its original scope. This study outlines three key R&D adaptation paths: a new taxonomical view of assistive technologies; architecture modification of the existing NGFR framework to accommodate new use cases; and elicitation process protocols for gathering user requirements and preferences. This adaptation incorporates compact, energy-efficient, and cost-effective devices in wearable format for seamless integration. These devices provide comprehensive on-body sensing capabilities for physiological metrics monitoring as well as environmental condition assessment, supported by a robust infrastructure that includes cloud computing and other external resources. This research provides a roadmap for improving assistive technologies for individuals with disabilities, focusing on optimal selection of tools tailored to individual needs. The optimization is achieved by using a unique expert elicitation mechanism known as the reference protocol, which is proposed as a crucial step toward the practical design of customized on-body e-hubs. The proposed roadmap is directed at both technology developers and users, as well as at care providers, including emergency responders, social workers, and healthcare professionals.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».