MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7115791658 · doi:10.1007/978-3-031-40858-8_28-1

Assistive Technology: A Global Perspective

2025· book-chapter· en· W7115791658 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAssistive Technology in Communication and Mobility
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConvention on the Rights of Persons with DisabilitiesAssistive technologyPerspective (graphical)Product (mathematics)Independence (probability theory)Scale (ratio)ConventionSustainable development

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Assistive technology (AT) is a means of realizing the Sustainable Development Goals and a right affirmed by the United Nations Convention on the Rights of Persons with Disability. AT is an umbrella term encompassing assistive products and the systems and services required to deliver them. Assistive products include devices, instruments, equipment, and software, and may be especially produced or generally available. Assistive products support functioning and independence for people who have functional limitations including those associated with aging, disability, and other health conditions. AT services refer to the human factors which fit product to person, environment, and goals such as assessment, fitting, training, adaption, and outcome measurement. This entry takes a contemporary global perspective of AT. The entry summarizes the development of technology in relation to functional impairment and considers how we might understand and harness rapid technological developments. The complex AT ecosystem is discussed, articulating the people who use AT, the personnel who assess, fit, adapt, and maintain AT, the provision systems that enable access to AT, and the policy contexts which govern AT. Globally applicable approaches to collect data on, and scale access to, AT are presented.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,626
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,387 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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

Explorer davantage

Même sujetAssistive Technology in Communication and MobilityTravaux en français237 207