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Enregistrement W2759894456 · doi:10.3390/mti1040023

Supporting Optimal Aging through the Innovative Use of Virtual Reality Technology

2017· article· en· W2759894456 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueMultimodal Technologies and Interaction · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensSheridan College
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLonelinessVirtual realitySocial connectednessGerontechnologyAugmented realitySocial isolationEntertainmentIsolation (microbiology)Face (sociological concept)Aging in placePsychologyField (mathematics)GerontologyComputer scienceMedicineSociologyPolitical scienceHuman–computer interactionSocial psychologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although virtual reality (VR) technology has been implemented as a tool to address the health issues of older adults, its applicability to social connectedness is underrepresented in the literature, and less is known about its efficacy in this area in contributing to overall wellness and well-being in later life. Expanding the VR possibilities beyond traditional entertainment purposes holds considerable potential for the older adult market. Technological tools have been employed in the elder health care field for many years, and cutting-edge developments such as virtual and augmented reality have begun to be used to facilitate optimal wellness in aging. Such technological advances have the potential to significantly impact one of the most important issues that older people face: social isolation and loneliness. This paper will serve as an introductory exploration of what is currently known about the use of virtual reality technology with an older cohort.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,747
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,326 · 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