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Enregistrement W3035895516 · doi:10.24908/ss.v18i2.13240

Health Applications of Gerontechnology, Privacy, and Surveillance: A Scoping Review

2020· review· en· W3035895516 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSurveillance & Society · 2020
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensUniversity of CalgaryQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGerontechnologyInternet privacyDignityAutonomyCommodificationUnintended consequencesWearable computerHealth careBusinessPublic relationsPolitical scienceMedicineGerontologyComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this era of technological advances designed to assist older adults to age in place and monitor health challenges, the emphasis has been on the surveillance of older adults for their safety and the peace of mind of caregivers. This article focuses on two emerging gerontechnologies: wearables and smart home or ambient assistive living (AAL) devices. In order to explore the intersections of the ageing enterprise and surveillance capitalism, this scoping review addresses the following questions: (1) what are the existing technologies; (2) what are the privacy concerns raised by participants, researchers, and caregivers due to intended and unintended uses of these technologies? Specifically, this article synthesizes twenty relevant sources concerning the surveillance potentials of these gerontechnologies and the privacy implications for adults aged sixty-five and over. While these technologies may offer older adults greater autonomy/safety and caregivers peace of mind, their surveillance and privacy infringement potentials cannot be overlooked or cast as a trade-off. Amidst the automation of the care, collection, combination, and commodification of various forms of personal, health, and wellness metadata, the right to privacy, dignity, and ageing in place must remain central to the adoption and use of these technologies.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,917
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,347 · 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