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Enregistrement W6990919989

Évaluation d'un programme de valorisation de fauteuils roulants

2003· article· en· W6990919989 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueHispana · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAssistive Technology in Communication and Mobility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationProcess (computing)Work (physics)Data collectionWheelchairQualitative analysisField researchQualitative researchQualitative property
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 1998, 11.8 % of the Quebec population over 15 years showed mobility problems and 2.3% of that group revealed that their needs were not met. The same year, the Régie de l¿assurance-maladie du Québec distributed more than 4 500 wheelchairs and repaired some 30 000 others, at a cost of over $20 million. The recycling of wheelchairs is seen as a solution for improving this situation. This paper presents an evaluation of a wheelchair recycling program. Methods.Three groups of participants involved in the recycling of wheelchairs contributed to the gathering of information. These were: personnel (n=9), occupational therapists in the community (n=5) and users of refurbished wheelchairs (n=20). Results. A participative and qualitative research approach was conducted with the 1st group. The results outline the inefficacy of the process on the structural level (e.g. not enough resources to collect unused wheelchairs), operational level (e.g. absence of norms to recycle), strategic level (e.g. absence of policy to encourage people to give back their unused wheelchair) and systemic level (e.g. the state is not imputable). A quantitative approach with the 2nd and 3rd groups revealed high satisfaction with regard to the efficacy, appearance, safety, durability and comfort as well as the delivery and follow-up services rendered. Practice Implications. The evaluation procedure herein proposed can be customized to fit other contexts and provides policy-makers with quick access to field data to help them choose the appropriate course of action.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,600

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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