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Enregistrement W2947838342

Design of Activation Modules for People Aging in Place and at Long Term Care

2019· other· en· W2947838342 sur OpenAlexaboutno aff
Henrique Matulis

Notice bibliographique

RevueOCAD University Open Research Repository (OCAD University) · 2019
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecreationDementiaCognitionTerm (time)PopulationControl (management)Population ageingLong-term careDay careComputer scienceElderly peopleGerontologyOlder peopleHuman–computer interactionApplied psychologyPsychologyMedicineNursingArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canadian population is aging with an increasing proportion of people over the age of 65. Already the number of Canadians over the age of 65 exceeds the number of Canadians under 15. As the population ages, there is an increasing number of people with dementia, and an increasing number of people in long term care. Once individuals enter long term care, they often experience physical and cognitive decline. While there are programs for therapeutic recreation and other activities they are, at best, only available for a few hours a day, leaving many hours where there is very little to do except watch television, sit or lie around. This research thesis addresses the problem of creating input and output modules that can facilitate technologies for physical and cognitive activation. After motivating the work with an analysis of how activities carried out changes as people age (using US timed activity usage data), I then describe the design of a number of modules intended to simplify interactions with technology for elderly users. These modules include a wireless button input device that could control games shown on a tablet or monitor; a driving wheel (using an optical reader for detecting rotation) that can be used as a control device for a driving simulator or for navigating through 360-degree travel videos and curved displays to provide immersive interactions.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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