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Record W6987621742

Système autonome de sécurité lors de la préparation d'un repas pour des personnes cognitivement déficientes dans un habitat intelligent pour la santé

2017· dissertation· fr· W6987621742 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2017
Typedissertation
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicAssistive Technology in Communication and Mobility
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEthnic communityPopulationElderly people
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans les pays développés tels que le Canada ou la France, la population est vieillissante et le nombre de personnes atteintes de déficiences cognitives augmente en conséquence. Ces troubles ont des conséquences sur les activités de la vie quotidienne pour les personnes qui en souffrent. Selon l’autonomie de ces personnes et la sévérité de leur déficience, un hébergement en centre spécialisé peut être envisagé. Ces centres spécialisés représentent souvent un coût financier énorme tant pour la personne que pour la société. Afin de limiter ces coûts, une solution alternative a émergé : les habitats domotiques. Ce sont des habitats dans lesquels un ensemble de technologies permet de pallier aux déficiences des personnes et de leur donner une autonomie accrue. Pour ces personnes, certaines de ces activités de la vie quotidienne peuvent représenter des obstacles voire être dangereuses. Par exemple, l’activité de préparation d’un repas est une activité complexe qui peut présenter des risques variés pour des personnes atteintes de déficiences. Ces personnes sont alors assistées par des professionnels ou leurs aidants naturels lors de cette activité et peuvent perdre l’envie de préparer à manger. L’objectif de cette thèse est de concevoir un système permettant à ces personnes de réaliser l’activité de la préparation d’un repas en toute autonomie et en toute sécurité. D’une part, on retrouve la personne atteinte, qui selon sa déficience, aura une façon unique pour réaliser cette activité. Ces personnes vivent rarement seules, il faut tenir compte qu’un public varié puisse bénéficier du système pour la préparation d’un repas. D’autre part, cette activité aura lieu dans un environnement différent pour chaque habitat. Le système doit assurer la sécurité lors de l’activité de préparation de repas, par conséquent, la fiabilité du système est un critère important. Ces habitats sont généralement déjà équipés d’appareils, il devient nécessaire pour le système de pouvoir s’adapter à ces appareils existants. L’objectif de ces travaux est la réalisation d’un prototype permettant d’assurer la sécurité lors de l’activité de la préparation d’un repas par des personnes atteintes de la maladie d’Alzheimer et ses aidants (professionnels ou naturels). Ce prototype doit s’adapter aux besoins des usagers, de son environnement et du matériel sur lequel il est déployé.
\niii
\nPour ce faire, le système, basé sur un système multi-agents, applique des règles de sécurité qui se personnalisent par le biais du profil médical des usagers. La réalisation de modèles pour chaque objectif a permis de réaliser une architecture d’un système flexible. Ces modèles ont été déployés sur deux applications distinctes. Nos travaux ont été menés au sein de deux laboratoires, qui chacun, disposent d’appareils de cuisine différents dans leurs habitats intelligents pour la santé. Les besoins en termes de capteurs et leur interfaçage avec le système sont présentés. Enfin, le système a pu être testé dans ces deux environnements, son adaptation vis-à-vis d’une clientèle variée et pour plusieurs risques de sécurité à travers des scénarios d’usage. Les résultats de ces expérimentations ont été concluants et ont permis de montrer que le prototype répond bien aux objectifs visés.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.475
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0040.004
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.024
GPT teacher head0.317
Teacher spread0.293 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2017
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