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Enregistrement W2985277298 · doi:10.1093/geroni/igz038.083

THE RISE OF ROBOT PETS AND DISCOURSES OF TECHNO-COMPANIONSHIP IN LATER LIFE

2019· article· en· W2985277298 sur OpenAlexaff
Constance Lafontaine

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Human-Technology Interaction
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRobotSophisticationArgument (complex analysis)Interpersonal relationshipHuman–robot interactionInterpersonal communicationPsychologySociologyInternet privacySocial psychologyComputer scienceSocial scienceArtificial intelligenceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Robot pets of varying degrees of sophistication are advertised as ideal companions for older adults, with claims that they support their emotional and cognitive needs. A new generation of robot pets (e.g., Lovot) is emerging equipped with internet connections, recognition software, surveillance capacity, and AI platforms to mimic desired aspects of animal-human relationships. This paper draws upon promotional materials gathered at the Consumer Electronics Show 2019 and interviews with robot designers, to probe what the robotization of human-animal relationships tells us about shifting notions of companionship through the life course. The argument is that robot pets are inscribed within discourses that instrumentalize human-animal-technology entanglements and position digital technologies as idealized solutions to perceived age-related problems. Theoretical ideas from animals studies add a creative dimension to aging studies to explore what the societal enthusiasm for robot pets reveals about our understanding of the lived material and relational worlds of older adults.

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 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 enseignants0,440
Score d'incertitude au seuil0,235

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,276 · 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.

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

Citations0
Publié2019
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