A SATISFAÇÃO DE ATLETAS USUÁRIOS DE CADEIRA DE RODAS MANUAIS QUANTO AO DISPOSITIVO E AO RECURSO
Bibliographic record
Abstract
Este trabalho objetiva analisar o nível de satisfação de atletas com deficiência física, usuários de cadeira de rodas manuais quanto ao dispositivo. O tipo de pesquisa realizado foi de caráter quantitativo e exploratório. Participaram da pesquisa 39 atletas usuários de cadeira de rodas, residentes da região do Vale do Itajaí. A coleta de dados aconteceu na clínica de fisioterapia de uma universidade comunitária, no Centro Especializado de Reabilitação Física e Intelectual (CERII), Associação de Tiro com Arco Itajaí (ATAI) e entre atletas de Handebol Paraolímpico Feminino de Balneário Camboriú. O instrumento de coleta de dados foi o teste chamado Quebec User Evaluation of Satisfaction with Assistive Technology (QUEST 2.0) (Avaliação da Satisfação do Usuário com a Tecnologia Assistiva de Quebec) que consiste em 12 itens relacionados à satisfação quanto ao uso da tecnologia assistiva. A média geral do recurso foi de 3,53. A satisfação quanto as dimensões (tamanho altura, comprimento, largura) foi a melhor média (3,61), facilidade de ajuste e a segurança obtiveram a mesma média (3,53). Contudo, o item com menor avaliação refere-se ao peso da TA (média de 3,3). A média geral do serviço foi de 3,07. A satisação quanto à qualidade dos serviços profissionais (inormações, atenção) foi a melhor média (3,38). Contudo, o com menor avaliação refere-se ao processo de entrega da TA (média de 2,92). Logo, os atletas mostram-se muito mais satisfeitos com as dimensões do que com o peso da tecnologia assistiva. A satisfação quanto à durabilidade de suas tecnologias assistivas teve média de 3,41, já para o conforto proporcionado pelas cadeiras a média foi de 3,48. A facilidade de uso foi o segundo critério mais bem avaliado (3,66) e a eficácia de uso da TA possui a média mais alta de todos os pontos referentes ao recurso (3,69). Os atletas com deficiência física estão mais satisfeitos com sua cadeira de rodas manual do que com a eficácia (o quanto seu recurso atende às suas necessidades) e menos satisfeitos com o peso. De acordo com resultados, os usuários mostram-se mais satisfeitos com o recurso (média de 3,53) do que com os serviços prestados (média de 3,07) e insatisfeitos quanto ao processo de entrega (procedimentos, tempo de espera) da CRM.
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 | 0.004 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 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) | 0.005 | 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".