Aging Well in the Digital Age: Technology in Processes of Selective Optimization with Compensation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Studies show that using information and communication technology (ICT) contributes significantly to elders' subjective well-being (SWB). Drawing on the Selective Optimization with Compensation (SOC) model, this study aims at exploring the mechanism by which ICT use helps older adults remain engaged in valued life activities and maintain their SWB. METHOD: Involving teams from seven countries (Canada, Colombia, Israel, Italy, Peru, Romania, Spain), 27 focus groups were conducted with a total of 184 grandmothers aged 65 years and older who use ICT. RESULTS: Analysis led to identification of a series of strategies related to ICT use that may be described in SOC terms. "Intentional limited use" and "Selective timing,", for example, are clearly associated with selection. In addition, numerous optimizing strategies were found to be applied in "Instrumental" and "Leisure" activities, whereas some ICT uses offered compensation for "Aging-related" and "General" challenging circumstances. DISCUSSION: The study suggests that ICT is used in all three SOC processes and that its effective application facilitates adjustment and enhances SWB. It should therefore be regarded as a resource that supports existing personal and social resources and life management strategies, and even as a Quality of Life Technology that maintains or enhances functioning in older adulthood.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».