242 research outputs found
Do experimenters have an influence on MI-BCI user training?
International audienc
Toward distinguishing the different types of attention using EEG signals
International audienc
A BCI challenge for the signal processing community: considering the user in the loop
Chapter 8International audienc
Classification of attention types in EEG signals
International audienc
PEANUT: Personalised Emotional Agent for Neurotechnology User-Training
International audienceMental-Imagery based Brain-Computer Interfaces (MI-BCI) are neurotechnologies enabling users to control applications using their brain activity alone. Although promising, they are barely used outside laboratories because they are poorly reliable, partly due to inappropriate training protocols. Indeed, it has been shown that tense and non-autonomous users, that is to say those who require the greatest social presence and emotional support, struggle to use MI-BCI. Yet, the importance of such support during MI-BCI training is neglected. Therefore we designed and tested PEANUT, the first Learning Companion providing social presence and emotional support dedicated to the improvement of MI-BCI user-training. PEANUT was designed based on the literature , data analyses and user-studies. Promising results revealed that participants accompanied by PEANUT found the MI-BCI system significantly more usable
Improving the usefulness of evidence concerning the effectiveness of implementation strategies for knowledge products in primary healthcare: protocol for a series of systematic reviews
The literature on the implementation of knowledge products is extensive. However, this literature is still difficult to interpret for policymakers and other stakeholders when faced with choosing implementation strategies likely to bring about successful change in their health systems. This work has the particularity to examine the scope of this literature, and to clarify the effectiveness of implementation strategies for different knowledge products. Consequently, we aim to (1) determine the strengths and weaknesses of existing literature overviews; (2) produce a detailed portrait of the literature on implementation strategies for various knowledge products; and (3) assess the effectiveness of implementation strategies for each knowledge product identified and classify them
Estimation du nombre de blessés graves de la route, au sens MAIS3+, France métropolitaine, 2006-2016
En termes de blessés de la route, la Commission Européenne demande dorénavant à ses États Membres d'estimer le nombre de blessés graves selon un critère médical, le MAIS3+ (Maximum Abbreviated Injury Score). Le Registre du Rhône des victimes d'accidents de la circulation fournit directement ce critère, et permet par modélisations successives, basées sur la coexistence de ce Registre et des données des forces de l'ordre, d'estimer le nombre de blessés graves MAIS3+ au niveau national. Il est ainsi estimé à 25 400 en 2016, et correspond à 7 fois le nombre de tués en moyenne chaque année (sur 2006-2016). Le nombre de blessés graves à deux-roues motorisé est depuis 2004 supérieur à celui des automobilistes : ils sont respectivement 10 000/an et 6 500/an sur 2013-2016, alors que les tués sont au nombre de 800/an et 1 800/an respectivement. Les piétons et cyclistes blessés MAIS3+ sont tous les deux au nombre de 3 500 /an (sur 2013-2016), alors que les tués sont respectivement 500/an et 150/an. Le nombre de blessés, tous usagers et toutes gravités, est estimé à 298 300 (2016). L'estimation des blessés toutes gravités est confirmée par l'Enquête Nationale Transport et Déplacements (ENTD 2007-2008), basée sur 23000 enquêtés, et par ailleurs, par les chiffres des Services Départementaux d'Incendie et de Secours (SDIS)
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