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Enregistrement W3042180892 · doi:10.2196/20306

Digitalization and the Social Lives of Older Adults: Protocol for a Microlongitudinal Study

2020· article· en· W3042180892 sur OpenAlexvenueno aff
Birthe Macdonald, Gizem Hülür

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésLonelinessSocial connectednessPsychologyData collectionGerontologyApplied psychologyMedicineSocial psychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Digital technologies are increasingly pervading our daily lives. Although older adults started using digital technologies later than other age groups, they are increasingly adopting these technologies, especially with the goal of communicating with others. However, less is known about how online social activities are embedded in older adults' daily lives, how they complement other (offline) social activities, and how they contribute to social connectedness and well-being. OBJECTIVE: Data generated by this project will allow us to understand how older adults use digital communication in their daily lives to communicate with others, how this relates to well-being and social connectedness, and how communication using digital technologies differs from other types of communication depending on situational and individual characteristics. METHODS: Microlongitudinal data were collected from 120 older adults from German-speaking regions of Switzerland to examine these questions. Data collection took place from April 2019 to October 2019. Data collection took place over different time scales, including event-based (reporting all social interactions for 21 days), daily (well-being, loneliness, and technology use every evening for 21 days), hourly (cortisol assessments 6 times per day for 3 days), and baseline (relevant interindividual characteristics, including sociodemographics, health, technology use, personality, and cognitive performance) assessments. RESULTS: Data collection for this study was completed in November 2019. Participants reported an average of 96.35 interactions across the 21 days. Among the total 11,453 interactions, 5494 (47.97%) were face-to-face, and around 16% each were interactions by phone (1858, 16.16%), email (1858, 16.22%), and text message (1853, 16.18%). Otherwise, 246 (2.15%) of the interactions took place on social media, 96 (0.84)% were letters, and 54 (0.47%) of the interactions took place on videochat. CONCLUSIONS: Participants used a variety of modalities in their daily communication, including digital means such as text messages, email, and video calls. Further analysis will provide more detail as to the role that communication via digital media plays in older adults' daily lives. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR1-10.2196/20306.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,511
Score d'incertitude au seuil0,724

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,204
Tête enseignante GPT0,546
Écart entre enseignants0,342 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations21
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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