Les technologies mobiles pour les personnes ayant un trouble du spectre de l’autisme : une étude exploratoire
Bibliographic record
Abstract
Introduction. Les personnes ayant un trouble du spectre de l’autisme (TSA) eprouvent de nombreuses difficultes sur le plan occupationnel. Plusieurs etudes demontrent que les technologies informatiques peuvent apporter des solutions pour ces personnes et les technologies mobiles (TM) de type assistant numerique personnel, tablette et telephone intelligent offrent des opportunites sans precedent.Objectif. Cette etude explore l’interet de l’utilisation des TM pour ameliorer le rendement occupationnel de personnes ayant un TSA.Methode. Le devis choisi est une etude exploratoire, descriptive et mixte. Les donnees proviennent de la Mesure canadienne du rendement occupationnel, d’entretiens et d’observations.Resultats. Vingt-six personnes ont pris part a l’etude, ont experimente des applications pour TM en fonction de leurs objectifs occupationnels et ont obtenu des gains sur le plan du rendement occupationnel et de la satisfaction face a ce rendement. Les donnees qualitatives montrent l’apport specifique des TM pour les participants. Les gains les plus importants concernent les personnes ayant des troubles moteurs ou dyspraxiques pour lesquelles la tablette offre un acces facilite et de nombreuses possibilites sur le plan occupationnel. L’etude a permis d’identifier plusieurs applications performantes pour l’atteinte des objectifs des participants.Discussion. Plusieurs caracteristiques des TM sont avantageuses et globalement, elles respectent davantage les principes d’accessibilite universelle definis pour les outils que les ordinateurs. Elles permettent egalement de cibler les quatre sources de developpement du sentiment d’efficacite personnelle, particulierement la possibilite de faire vivre des succes grâce au grand nombre d’applications disponibles et aux nombreuses possibilites d’ajustements.Conclusion. Convenablement utilisees, les TM peuvent apporter des benefices aux personnes ayant un TSA. Les ergotherapeutes peuvent contribuer au developpement de solutions recourant a l’utilisation de TM ou d’autres technologies novatrices pour les personnes ayant des difficultes occupationnelles.
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 | 0.007 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".