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Enregistrement W7115244912

Wearable health technology design:A humanist accessory approach

2017· article· en· W7115244912 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueEdinburgh Research Explorer (University of Edinburgh) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Human-Technology Interaction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilTrent UniversityNottingham Trent University
Mots-clésWearable computerHumanismWearable technologyNarrativeFunction (biology)Presentation (obstetrics)Participatory design
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents the “accessory approach,” conceived as a holistic form of body adornment, not only associated with fashion, but also as a design approach which includes a wearer’s physical, psychological and social preferences. We propose this as a humanistic design philosophy which may inform the design of future wearable health technology, in contrast to increasing trends toward the medicalization and quantification of people’s whole lives. At the same time, there is a pragmatic case to be made for more human-centred approaches to the design of assistive technologies for the body, which are frequently rejected by end users due to poor cultural (as well as physical) fit.We examine the potential socio-phenomenological framework offered by the accessory as a relational category of both expressive and functional objects. Using Cunningham’s framework of narrative contemporary jewellery, we analyse three projects, and show how the accessory can function as a complex platform to support relations between maker, wearer and viewer. Finally, we relate this approach to the debate in interactive wearable design regarding the visibility of technology on the body, and propose a shift from designing wearable health technologies with minimal “social weight,” to providing a relational platform capable of supporting what we have termed “social agility.”

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,897
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0000,004
Science ouverte0,0080,004
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,262
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,130 · 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.

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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