Assisted living technologies and the consumer market: how is it developing?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose A three-year research study, funded by Innovate UK, Consumer Models for Assisted Living (COMODAL) aimed to support the development of the consumer market for electronic assisted living technology (eALT) products and services, particularly for people aged 50-70, approaching older age and retirement themselves or with caring responsibilities for family or friends. The purpose of the COMODAL study was to gain a greater understanding of their needs and behaviours relating to the acquisition of eALT and develop sustainable consumer-led business models that might address these needs and support business development within a consumer market (Ward et al., 2016). The purpose of this paper is to present a follow up study to explore how the market may have changed since the publication of the research findings. Design/methodology/approach An online survey was used to collect both qualitative and quantitative data from individuals working in the supply and distribution of assisted living technologies in the UK regarding how their businesses had developed in the past two years. Findings The results showed that since the publication of the COMODAL research there have been changes in the way that the consumer market for eALT is being approached, not only with more direct marketing focused on consumer’s needs but also in direct partnerships with local authorities that offer greater choice with an improved range of products. Originality/value This is the first paper in the UK to follow up the impact of the original COMODAL research and explore its influence on the development of the consumer market for eALT.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».