Non-Digital Game Playing by Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
RÉSUMÉ Les jeux sont une activité de loisirs importante qui peut contribuer à la qualité de vie et à l’interaction sociale. Bien qu’il y ait eu de nombreuses recherches sur les effets des jeux vidéo sur la cognition et le comportement, peu de recherches ont exploré des formes non-numériques de jeu qui ne nécessitent pas l’utilisation d’ordinateurs ou de systèmes de jeu, en particulier parmi les personnes âgées. Dans le cadre d’un plus grand sondage sur le jeu, 886 répondants masculins et féminins (≥ 55 ans) ont rempli des questionnaires sur jouant de jeux non-numériques. Les objectifs de l’étude étaient de déterminer les avantages perçus de jouer à jeux non-numériques, ainsi que de déterminer les facteurs socio-démographiques prédictifs des bénéfices perçus. Les résultats de l’enquête indiquent que jouant des jeux non-numériques est courant chez les personnes âgées (73% des répondants). Pour la plupart, les jeux sont de nature sociale: les adultes plus âgés jouent pour s’amuser, mais aussi pour aider à maintenir leur connaissance. Les analyses de régression ont indiqué que divers facteurs socio-démographiques, y compris l’âge, l’éducation, le genre et la race, étaient indépendamment associés aux avantages perçus des jeux. Les résultats soulignent donc l’importance de jouer à jeux non-numériques dans cette population, et suggèrent que les efforts visant à faciliter ces jeux peuvent améliorer les interactions sociales et la qualité de vie.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».