Notice bibliographique
Résumé
Background Gerontechnology is a growing field with a mission to shape and develop technology tools and training that can enhance the quality of life of aging adults.It offers the opportunity to researchers in a diverse set of disciplines to learn and grow together in the service of that opportunity.The goal of this paper is to describe my career trajectory from the perspective of a developing gerontechnologist.Research aim Describe patterns, influences, and influencers that have shaped my career.The review focuses on identifying significant events that led me from early work on understanding expert performance to the field of aging and cognition and on applied aging research making use of human factors methodology.Methods I review my formal and informal educational experiences as new research challenges arose in the context of societal changes.Results Opportunities provided by academia through formal education (McGill University, Carnegie Mellon University) and later through employment (Wilfrid Laurier University, University of Waterloo, Florida State University) coupled with happy accidents, as well as privileges such as sabbaticals, leaves, and new writing assignments, provided me with the chance to shift research areas multiple times, eventually settling into gerontechnology research.My research was also shaped by societal trends such as the microcomputer revolution and the shift in funding from individual to team research (CARNET, CREATE).Conclusion The range of research challenges that I have been fortunate to pursue was made possible by a complex web of influential teachers, students and colleagues, universities and institutes, professional associations, taxpayers in multiple countries, and most importantly, through family support.
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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 | 0,005 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».