Bibliographic record
Abstract
Objectif : Un grand nombre de ventilateurs de transport et d'urgence sont commercialisés et de nouvelles générations sont constamment commercialisées.Ces ventilateurs différent entre eux en termes de technologie, de performance, de coût, mais également d'ergonomie ; la charge cognitive induite (ou charge mentale de travail) par leur utilisation n'est que très rarement appréciée.En situation d'urgence, une erreur ou un retard de réglage du ventilateur est susceptible d'engendrer des complications ; une ergonomie et une convivialité optimale de l'interface homme-machine sont donc essentielles à la réduction de ces erreurs humaines.Les buts de cette étude étaient 1) d'évaluer l'ergonomie et la convivialité de ventilateurs de transport, afin de fournir aux cliniciens des éléments de choix objectifs en termes ergonomiques et 2) d'évaluer les déterminants principaux des différences entre machines.Matériels et méthodes : Ventilateurs : 25 ventilateurs de transport et d'urgence, répartis en 4 classes selon la technologie et le coût des dispositifs ont été testés : « simple » (pneumatiques de 1ère génération et pas de visualisation des courbes ; n = 9), « sophistiqué » (visualisation des courbes ; n = 9), ventilateurs de réanimation « transportables » (n = 5) et ventilateurs « militaire -NRBC » (n = 2).Tous les ventilateurs ont été prêtés pour les tests, à l'exception de 3 modèles pour lesquels les constructeurs ont refusé de participer aux tests comparatives et qui ont été loués.Méthodes : Pour l'évaluation de l'ergonomie et de la convivialité de l'interface, 9 hétéro-évaluations objectives (durée chronométrée) ainsi que 3 auto-évaluations subjectives (évaluation par échelle numérique de 1 à 5 de la facilité et de la volonté d'utilisation, de la convivialité du monitorage) ont été réalisées, dans un ordre randomisé, chez 12 professionnels (6 paramédicaux spécialisés et 6 médecins seniors) ; les
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".