The benefits and barriers to technology acquisition: Understanding the decision-making processes of older adults with age-related vision loss (ARVL)
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Introduction While research has investigated the factors influencing acquisition and use of technologies/assistive devices by older adults, few studies have addressed the decision-making processes regarding technology adoption of older adults with age-related vision loss. Method This critical ethnography engaged 10 older adults with age-related vision loss in narrative interviews, participant observation sessions, and semi-structured in-depth interviews to understand their decision-making processes related to the acquisition and use of low vision assistive devices to support occupational engagement. Findings Study findings focused on the benefits and barriers to technology acquisition and use. Benefits of technology acquisition included: enhanced occupational engagement; independence; safety; insurance; and validation of the disability, while the barriers to technology acquisition included: cost; training; usability; lack of awareness of low vision rehabilitation services; fear of being taken advantage of; and desire to preserve a preferred self-image. Conclusion Considering the low uptake of vision rehabilitation services, the study findings are important to occupational therapy. A better understanding of the perceived benefits and barriers to technology adoption from the perspective of older adults will help occupational therapists maximize treatment planning designed to enhance the occupational engagement of older adults aging with vision loss.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle