MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6989489728

Benefit of "rysis" : A Wheelchair Seated Posture Measurement Based on ISO 16840-1

2016· article· W6989489728 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueInstitutional Repositories DataBase (IRDB) · 2016
Typearticle
Langue
DomaineComputer Science
ThématiqueGaze Tracking and Assistive Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWheelchairManual wheelchairUnits of measurementSoftwareWork (physics)International standard
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article is of a measurement method of wheelchair seated posture. First, we have reported a brief outline of ISO 16840-1 world standard regarding posture while seated in a wheelchair; the standard specifies a global coordinate system. We also introduced measurement tools based on ISO 16840 and the current Japanese clinical works using the tools. Secondly, we have reported how to use "rysis", the ISO standard-based wheelchair seated posture measurement (WSPM) software, which was invented by one of the authors Takashi Handa innovated in 2008. Since 2009, we have been promoting clinical application of "rysis". As of June 2014, the number of distribution facilities of the "rysis" was over 300 in the world. Thirdly, we have reported how to conduct a survey using "rysis" and have stated the results of the research. We have presented our research booth during the Barrie Free Trade Show (BF), which has annually held with almost one hundred thousand visitors at Intec Osaka, Osaka, Japan. From BF visitors in the past six years, a total of 266 daily wheelchair users participated in the research. Our measurement results can directly visualize their wheelchair seated posture. We have been developing skills and knowledge for clinical application and improving the software usability, Finally, we concluded the benefit of "rysis" that include empowerment of people with disability and the educational impact on both consumers and students.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,004

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,216 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInstitutional Repositories DataBase (IRDB)Même sujetGaze Tracking and Assistive TechnologyTravaux en français237 207