Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to provide an overview of the emerging AgeTech sector and highlight key areas for research and development that have emerged under COVID-19, as well as some of the challenges to real-world implementation. Design/methodology/approach The paper is a commentary on emerging issues in the AgeTech sector, with particular reference to COVID-19. Information used in this paper is drawn from the Canadian AGE-WELL network. Findings The COVID-19 pandemic has particularly impacted older adults. Technology has increasingly been seen as a solution to support older adults during this time. AgeTech refers to the use of existing and emerging advanced technologies, such as digital media, information and communication technologies (ICTs), mobile technologies, wearables and smart home systems, to help keep older adults connected and to deliver health and community services. Research limitations/implications Despite the potential of AgeTech, key challenges remain such as structural barriers to larger-scale implementation, the need to focus on quality of service rather than crisis management and addressing the digital divide. Practical implications AgeTech helps older adults to stay healthy and active, increases their safety and security, supports independent living and reduces isolation. In particular, technology can support older adults and caregivers in their own homes and communities and meet the desire of most older adults to age in place. Social implications AgeTech is helpful in assisting older adults to stay connected. The COVID-19 pandemic has shown the importance of the informal social connections and supports within families, communities and voluntary organizations. Originality/value The last months have seen a huge upsurge in COVID-19-related research and development, as funding organizations, research institutions and companies pivot to meet the challenges thrown up by the pandemic. This paper looks at the potential role of technology to support older adults and caregivers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».