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Enregistrement W2773592378 · doi:10.1186/s13643-017-0652-y

Technology for fostering intergenerational connectivity: scoping review protocol

2017· article· en· W2773592378 sur OpenAlexafffund
Jennifer Boger

Notice bibliographique

RevueSystematic Reviews · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensResearch Institute for AgingUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesResearch Institute for Aging, University of WaterlooUniversity of Waterloo
Mots-clésMultitudeProtocol (science)Data scienceMedicineKnowledge managementEngineering ethicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The simultaneous increase in geographically dispersed families and general decrease in engagement in local communities is resulting in fewer opportunities for youth and older adults interact in meaningful ways. Technology is becoming increasingly pervasive and flexible and providing new opportunities to foster intergenerational connection that can be implemented and evaluated across a multitude of populations and contexts. What research has been done in this area is spread across disciplines and what aspects of technologies could make them more effective is not well understood. METHOD: The scoping review will be completed in five stages: (1) identifying the research question, (2) identifying relevant studies, (3) selecting studies, (4) charting the data, and (5) collating, summarizing, and reporting the results. Comprehensive descriptive data from each study will be presented along with an analysis of similarities and differences in research from different disciplines. DISCUSSION: This scoping review focuses on a search of the literature to gain an understanding of what technologies have been used specifically for fostering intergenerational connectivity and to establish what future directions for research could be. To the authors' knowledge, it is the first scoping review of its kind.

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)0,127
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,137
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,674

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1270,137
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,010
Bibliométrie0,0200,018
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0050,007
Intégrité de la recherche0,0090,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0550,010

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,314 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations12
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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