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Enregistrement W2074551539 · doi:10.1080/10400435.2012.715113

Engaging Older Adults with Dementia in Creative Occupations Using Artificially Intelligent Assistive Technology

2012· article· en· W2074551539 sur OpenAlexaff
Valerie Leuty, Jennifer Boger, Laurel Young, Jesse Hoey, Alex Mihailidis

Notice bibliographique

RevueAssistive Technology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArt Therapy and Mental Health
Établissements canadiensConcordia UniversityUniversity of WaterlooToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityDementiaUser engagementComputer sciencePsychologyApplied psychologyHuman–computer interactionWorld Wide WebMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Engagement in creative occupations has been shown to promote well-being for older adults with dementia. Providing access to such occupations is often difficult, as successful participation requires face-time with a person who is knowledgeable in facilitating engagement as well as access to any required resources, such as an arts studio. In response, a computer-based device, the Engaging Platform for Art Development (ePAD), was created to with the aim of enabling more independent access to art creation, ePAD is a an artificially intelligent touch-screen device that estimates a client's level of engagement and provides prompts to encourage engagement if the client becomes disengaged. ePAD is customizable such that an art therapist can choose themes and tools that they feel reflect their client's needs and preferences. This article presents a mixed-methods study that evaluated ePAD's usability by six older adult (with mild-to-moderate dementia) and art therapist dyads. Usability measures suggest that all participants found ePAD engaging but did not find prompts effective. Future development of ePAD includes improving the prompts, implementing the recommendations made by participants in this research, and long-term testing in more naturalistic art therapy contexts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations74
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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