PROTOTIPAGEM DO APLICATIVO MÓVEL MEMO COM UTILIZAÇÃO DE HEURÍSTICAS DE INTERFACE PARA PESSOA IDOSA
Bibliographic record
Abstract
RESUMO Objetivo: construir o protótipo de aplicativo móvel do treino cognitivo canadense Méthode d’Entrainement pour une Mémoire Optimale, com interface e design específicos para pessoas idosas. Método: estudo metodológico de produção tecnológica, incorporando heurísticas de interface de pequenas telas sensíveis ao toque para pessoas idosas, combinadas ao Paradigma da Prototipação, sistematizado em: (1) comunicação; (2) projeto rápido e modelagem; (3) construção do protótipo, e (4) emprego, entrega e realimentação. O processo de prototipagem aconteceu entre fevereiro de 2022 e agosto de 2023. Resultados: o protótipo incluiu 216 telas, divididas em seis sessões, cada uma contendo atividades de treinamento cognitivo e informações sobre envelhecimento e cognição. Um mapa conceitual foi criado, abrangendo todos os conteúdos, seguidos pela elaboração de wireframe das telas, permitindo a aplicação das heurísticas de interface, incluindo aspectos cognitivos, visuais, entrada de dados, toque e geracionais. Conclusão: a abordagem adotada, aliada às heurísticas de interface para a população idosa, resultou na criação de um protótipo exclusivo, cujos aspectos foram meticulosamente planejados e refinados para garantir uma experiência de usuário fluida e sem obstáculos, contribuindo para reduzir o gap de acessibilidade de recursos tecnológicos para estes indivíduos.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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".