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Enregistrement W2417941492 · doi:10.21018/rjcpr.2016.1.200

Beyond WhatsApp: Older people and smartphones

2016· article· en· W2417941492 sur OpenAlexfundno aff
Andrea Rosales, Mireia Fernández-Ardèvol

Notice bibliographique

RevueRomanian Journal of Communication and Public Relations · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésFocus groupInternet privacySmartphone appMobile appsOlder peoplePsychologyCohortTracking (education)GerontologySample (material)Computer scienceMedicineWorld Wide WebBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>This paper analyzes how older people, living in Spain, use smartphones and smartphone applications. Using a mixed methods approach, we compare quantitative results obtained by tracking mobile app usage amongst different generational samples with qualitative, focus-group discussions with active smartphone users. A sample of Spanish smartphone users were tracked during one month in the winter of 2014 (238 individuals, aged 20 to 76 years-old). This was followed by three focus group sessions conducted in the spring of 2015, with 24 individuals aged 55 to 81. As we learned, WhatsApp is currently the most popular application used by people of all ages, including older adults. Smartphones increasingly are playing a central role in the life of older participants, although the frequency of app access is negatively correlated with age. On the other hand, as our data indicates, older adults also use a number of different types of apps that are distinct from that of younger users. Older participants access personal information manager apps (calendar, address book and notes) more often than other age groups. And comparatively, older participants use the smartphone less often in stable locations (home, office, relatives’ home) with Wifi than somewhere else and with mobile data. As we argue, differences in age seem to reflect the evolution in personal interests and communication patterns that change as we grow older. Our study captures new trends in smartphone usage amongst this cohort. It also indicates how a combination of methods may help to assess the validity of the log and qualitative data. We highlight the relevance of conducting careful generational studies in smartphone use and some of the potentials and limitations of making predictive studies of ICT use as we change throughout the life course. Finally, we assert the value of the inclusion of older representatives within research, which ultimately may influence public decisions and the design of new technologies.</p>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,576
Score d'incertitude au seuil0,482

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, 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

Citations83
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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