Évaluation de l’acceptabilité dans le cadre d’un déploiement technologique au sein d’un milieu résidentiel accueillant des adultes autistes avec/sans déficience intellectuelle
Bibliographic record
Abstract
L’évolution rapide de l’ère numérique force les organisations à innover pour s’arrimer aux besoins émergents. Toutefois, l’intégration d’une nouvelle technologie peut entrainer des résistances auprès des parties prenantes impliquées. Conséquemment, il s’avère pertinent de mesurer leurs perceptions au fil du temps. L’objectif de cette étude consiste à examiner les perceptions des employés travaillant au sein d’un milieu résidentiel accueillant des adultes autistes avec/sans déficience intellectuelle au sujet de l’implantation de solutions technologiques (tablettes numériques et applications). Pour ce faire, un devis descriptif longitudinal à trois temps de mesure a été utilisé. Au total, 16 employés ont participé. Les résultats obtenus montrent que les perceptions des participants se sont modifiées positivement et négativement dans le temps, en fonction de leurs interactions avec les solutions technologiques implantées, permettant ainsi d’identifier des leviers d’action et des obstacles à la démarche de déploiement.
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 | 0.012 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".