Older People's Attitudes Toward Interactive Voice Response Systems
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Interactive voice response (IVR) systems are computer programs that interact with people to provide a number of services from business to healthcare. The healthcare applications are particularly relevant to older adults because they are important consumers of medical services. However, research has found that older adults can experience significant difficulties with IVR and have more negative attitudes toward the technology. SUBJECTS AND METHODS: Seniors' attitudes appear to be related to their most recent experiences with IVR systems. The objective of this study was to examine attitudes toward four commercial or governmental IVR systems and how these attitudes relate to participants' ability to interact with the technology in a sample of 185 community-dwelling older (>65-year-old) adults. We also examined the effects of several demographic factors on both success and attitudes toward automated systems. RESULTS: We found a significant positive correlation between IVR success and attitudes toward IVR. However, a large subset of our sample gave high ratings despite experiencing significant difficulties with the systems. These participants tended to have lower full scale IQ. No gender differences emerged in terms of attitudes and ability to interact with IVR systems. CONCLUSIONS: Results also indicated that older adults in our sample viewed the IVR interaction as particularly demanding on attention and concentration abilities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».