Preferences for technology versus human assistance and control over technology in the performance of kitchen and personal care tasks in baby boomers and older adults
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Quality of Life technology (QoLT) stresses humans and technology as mutually dependent and aware, working together to improve task performance and quality of life. This study examines preferences for technology versus human assistance and control in the context of QoLT. Method: Data are from a nationally representative, cross-sectional web-based sample of 416 US baby boomers (45–64) and 114 older adults (65+) on preferences for technology versus human assistance and control in the performance of kitchen and personal care tasks. Multinomial logistic regression and ordinary least squares regression were used to determine predictors of these preferences. Results: Respondents were generally accepting of technology assistance but wanted to maintain control over its’ operation. Baby boomers were more likely to prefer technology than older adults, and those with fewer QoLT privacy concerns and who thought they were more likely to need future help were more likely to prefer technology over human assistance and more willing to relinquish control to technology. Conclusions: Results suggest the need for design of person- and context-aware QoLT systems that are responsive to user desires for level of control over operation of the technology. The predictors of these preferences suggest potentially receptive markets for the targeting of QoLT systems. Implications for RehabilitationIn anticipation of potential needs for help with instrumental activities of daily living (IADL) and activities of daily living (ADL), approximately half of US baby boomers and older adults are open to having intelligent, person-aware technology provide assistance. The remainder would prefer human assistance.US baby boomers and older adults are generally not in favor of relinquishing control to the technology when receiving IADL or ADL assistance.Preferences for technology versus human assistance and control over technology vary by socio-demographic, health-related, and technology attitude variables.Intelligent, person-aware quality of life technologies for rehabilitation must be designed to be sensitive to user characteristics and preferences for control over operation of the technology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».