Pedestrians’ social empathy and interaction with wheelchair users: The impact of user gestures and mobility aid design in a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Wheelchair users (WUs) experience various accessibility challenges in public spaces, which may lead them to seek assistance from pedestrians in difficult situations. In this context, understanding the factors influencing pedestrians' empathy and interaction with WUs facilitates their social interactions in challenging urban situations. This study examines how WUs’ body gestures and wheelchair design characteristics (WDCs) impact pedestrian perception and interaction. A pilot cross-sectional study was conducted with 52 participants in two phases: (1) a questionnaire assessing willingness to engage with WUs exhibiting independent or help-seeking gestures, and (2) evaluating four wheelchair types—from conventional to advanced—using key semantic descriptors of appearance and social perception. Findings revealed no significant relationship between age, gender, and willingness to interact across the two gesture conditions (p > 0.05), except for a significant association between age and willingness to interact with users of advanced powered wheelchairs in the help-seeking gesture condition (p = 0.027). Also, pedestrians' willingness to interact was significantly higher when WUs exhibited help-seeking gestures compared to independence gestures (p < 0.001). WDCs influenced pedestrian perceptions more strongly when WUs displayed independence (86.3 %) than help-seeking gestures (50 %). Moreover, analysis of semantic evaluations revealed distinct perceptual dimensions for advanced manual and powered wheelchairs, with three principal components identified for each, offering valuable insights for developing wheelchairs with greater social polish. This study highlights that both WDC and user gestures significantly affect pedestrian interaction, with the masking effect of help gestures on WDCs being a key finding. Additionally, advanced WDCs signify WUs' independence, helping reduce negative social stereotypes among pedestrians.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».