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Enregistrement W4415814676 · doi:10.1590/1980-265x-tce-2024-0288pt

PROTOTIPAGEM DO APLICATIVO MÓVEL MEMO COM UTILIZAÇÃO DE HEURÍSTICAS DE INTERFACE PARA PESSOA IDOSA

2025· article· W4415814676 sur OpenAlexaff
Dayane Aparecida Scaramal, Sylvie Belleville, Bobby Gilbert, Isabelle Patriciá Freitas Soares Chariglione, Maria do Carmo Fernandez Lourenço Haddad, André Estevam Jaques, Rosângela Aparecida Pimenta Ferrari, Mara Solange Gomes Dellaroza

Notice bibliographique

RevueTexto & Contexto - Enfermagem · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensClinique Neuro-OutaouaisInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterface (matter)User interfaceInterface designProcess (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RESUMO Objetivo: construir o protótipo de aplicativo móvel do treino cognitivo canadense Méthode d’Entrainement pour une Mémoire Optimale, com interface e design específicos para pessoas idosas. Método: estudo metodológico de produção tecnológica, incorporando heurísticas de interface de pequenas telas sensíveis ao toque para pessoas idosas, combinadas ao Paradigma da Prototipação, sistematizado em: (1) comunicação; (2) projeto rápido e modelagem; (3) construção do protótipo, e (4) emprego, entrega e realimentação. O processo de prototipagem aconteceu entre fevereiro de 2022 e agosto de 2023. Resultados: o protótipo incluiu 216 telas, divididas em seis sessões, cada uma contendo atividades de treinamento cognitivo e informações sobre envelhecimento e cognição. Um mapa conceitual foi criado, abrangendo todos os conteúdos, seguidos pela elaboração de wireframe das telas, permitindo a aplicação das heurísticas de interface, incluindo aspectos cognitivos, visuais, entrada de dados, toque e geracionais. Conclusão: a abordagem adotada, aliada às heurísticas de interface para a população idosa, resultou na criação de um protótipo exclusivo, cujos aspectos foram meticulosamente planejados e refinados para garantir uma experiência de usuário fluida e sem obstáculos, contribuindo para reduzir o gap de acessibilidade de recursos tecnológicos para estes indivíduos.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,674
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,301
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,191 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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