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Enregistrement W3126446694 · doi:10.5430/jnep.v11n6p9

The digital development within society that persons of 75 years and older in European countries have been part of: A scoping review protocol

2021· review· en· W3126446694 sur OpenAlexvenueno aff
Moonika Raja, Jorunn Bjerkan, Ingjerd Gåre Kymre, Kathleen Galvin, Lisbeth Uhrenfeldt

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2021
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNord universitet
Mots-clésProtocol (science)DemographicsOlder peopleGrey literatureOrder (exchange)Process (computing)Health carePublic relationsPolitical scienceBusinessMedicineEconomic growthGerontologyComputer scienceMEDLINESociologyAlternative medicineEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past decades countries of the world have experienced increase in the share of older people in demographics and the number is expected to rise even more. People are becoming more than ever dependent on digital technologies. The aim of this study is to map the body of literature concerning historical digital development over the last 20 years that people of 75 years and older in European countries have been part of. Moreover the goal is to identify research gaps in the existing literature in order to inform future research. The five-staged Arksey and O’Malley methodology framework is used to guide the scoping review process. Research strategy and eligibility criteria are defined. The study selection is made based on the eligibility criteria. A framework developed for the scoping review informs the charting of data from the included studies. Results will be summarized with criteria relevant for policy-makers, healthcare providers and the public.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil0,593

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,350 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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