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Enregistrement W3185086149 · doi:10.3390/su13158465

Sustainable Technologies for Older Adults

2021· article· en· W3185086149 sur OpenAlexaboutno aff
Jorge Morato, Sonia Sánchez-Cuadrado, Ana Iglesias, Adrián Campillo, Carmen Fernández-Panadero

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgencia Estatal de InvestigaciónMinisterio de Asuntos Económicos y Transformación Digital, Gobierno de EspañaMinisterio de Ciencia, Innovación y Universidades
Mots-clésScopusSustainabilityPopulation ageingGerontologyQuarter (Canadian coin)PopulationHealthy agingInclusion (mineral)PsychologyPolitical scienceSociologyMedicineSocial scienceMEDLINEGeographyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The exponential evolution of technology and the growth of the elderly population are two phenomena that will inevitably interact with increasing frequency in the future. This paper analyses scientific literature as a means of furthering progress in sustainable technology for senior living. We carried out a bibliometric analysis of papers published in this area and compiled by the Web of Science (WOS) and Scopus, examining the main participants and advances in the field from 2000 to the first quarter of 2021. The study describes some interesting research projects addressing three different aspects of older adults’ daily lives—health, daily activities and wellbeing—and policies to promote healthy aging and improve the sustainability of the healthcare system. It also looks at lines of research into transversal characteristics of technology. Our analysis showed that publications mentioning sustainability technologies for older adults have been growing progressively since the 2000s, but that the big increase in the number of research works in this area took place during the period 2016–2021. These more recent works show a tendency to study those factors that improve healthy aging, ensure the social inclusion of the elderly through technology and prolong the time in which they can live independent lives thanks to smart environments. Current research gaps in the literature are also discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,516
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,285 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations37
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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