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Enregistrement W2899890979 · doi:10.1093/geroni/igy023.1161

PERSONS WITH DEMENTIA USE DIGITAL STORYTELLING TO ENHANCE MEMORY, CONNECT SOCIALLY, LEAVE LEGACIES

2018· article· en· W2899890979 sur OpenAlexaffabout
Lili Li, Hollis Owens, Eleanor Park, Arlene Astell, Ron Beleno, Younghwan Pan, N. Simonian, David Kaufman

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDigital Storytelling and Education
Établissements canadiensUniversity of TorontoSimon Fraser UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStorytellingSadnessNarrativeDigital storytellingPsychologyParticipant observationDementiaVisual artsSocial psychologySociologyMedicineArtPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We used WeVideo, an online video editing platform to collaborate with people living with dementia to create digital stories. Three cohorts of participants with varying degrees of cognitive impairment were recruited: 6 in Vancouver, 7 in Edmonton, and 7 in Toronto. Over six to eight weeks, researchers met with participants individually to develop their stories and to input photos, voice over, sound effects, music, and video. In cases where no personal photographs were available, researchers acquired freely available images from the Internet that illustrated the participant’s narratives, for example street scenes or sports teams from a certain era. Each participant was invited to share their completed digital story with their care partners and families. The digital stories covered themes of personal accounts of war, family, travel, employment, hobbies and advocacy for the dementia community. The digital stories evoked joy and sadness, and shared reminiscing. For some, the digital stories were an engaging way to share meaningful stories and socially connect with children, grandchildren, and great grandchildren. Several women chose to create stories about families, perhaps to leave legacies and messages for future generations. Some participants commented that the process required drawing on memories and thinking about events they had not contemplated for years. Some could remember more about their past than they thought. Participant recruitment and digital storytelling processes varied slightly across the three sites to accommodate different participant needs and organizational preferences. The project provides insights into best practices for facilitating digital storytelling for persons with dementia.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,322 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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