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Enregistrement W3213677569 · doi:10.2196/34567

Cocreating a Harmonized Living Lab for Big Data–Driven Hybrid Persona Development: Protocol for Cocreating, Testing, and Seeking Consensus

2021· article· en· W3213677569 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiquePersona Design and Applications
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de MontréalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésLiving labContext (archaeology)Protocol (science)Knowledge managementHealth careIndependent livingComputer scienceWorld Wide WebMedicineGerontologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Living Labs are user-centered, open innovation ecosystems based on a systematic user cocreation approach, which integrates research and innovation processes in real-life communities and settings. The Horizon 2020 Project VITALISE (Virtual Health and Wellbeing Living Lab Infrastructure) unites 19 partners across 11 countries. The project aims to harmonize Living Lab procedures and enable effective and convenient transnational and virtual access to key European health and well-being research infrastructures, which are governed by Living Labs. The VITALISE consortium will conduct joint research activities in the fields included in the care pathway of patients: rehabilitation, transitional care, and everyday living environments for older adults. This protocol focuses on health and well-being research in everyday living environments. OBJECTIVE: The main aim of this study is to cocreate and test a harmonized research protocol for developing big data-driven hybrid persona, which are hypothetical user archetypes created to represent a user community. In addition, the use and applicability of innovative technologies will be investigated in the context of various everyday living and Living Lab environments. METHODS: In phase 1, surveys and structured interviews will be used to identify the most suitable Living Lab methods, tools, and instruments for health-related research among VITALISE project Living Labs (N=10). A series of web-based cocreation workshops and iterative cowriting processes will be applied to define the initial protocols. In phase 2, five small-scale case studies will be conducted to test the cocreated research protocols in various real-life everyday living settings and Living Lab infrastructures. In phase 3, a cross-case analysis grounded on semistructured interviews will be conducted to identify the challenges and benefits of using the proposed research protocols. Furthermore, a series of cocreation workshops and the consensus seeking Delphi study process will be conducted in parallel to cocreate and validate the acceptance of the defined harmonized research protocols among wider Living Lab communities. RESULTS: As of September 30, 2021, project deliverables Ethics and safety manual and Living lab standard version 1 have been submitted to the European Commission review process. The study will be finished by March 2024. CONCLUSIONS: The outcome of this research will lead to harmonized procedures and protocols in the context of big data-driven hybrid persona development among health and well-being Living Labs in Europe and beyond. Harmonized protocols enable Living Labs to exploit similar research protocols, devices, hardware, and software for interventions and complex data collection purposes. Economies of scale and improved use of resources will speed up and improve research quality and offer novel possibilities for open data sharing, multidisciplinary research, and comparative studies beyond current practices. Case studies will also provide novel insights for implementing innovative technologies in the context of everyday Living Lab research. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/34567.

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.

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)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,641
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,572
Tête enseignante GPT0,529
Écart entre enseignants0,043 · 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