Best Practices for Living Labs When Studying Older Adults Living in Rural Communities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There are two core concepts that make living labs distinguishable: involvement of users as co-creators and evaluation in a real-world setting. Living labs increase the potential for product acceptance and adoption due to testing and tailoring with target users. Currently, there is a lack of a universally accepted guideline for best practices. The objective of this review is to identify the best practices of living labs that can be recognized by the scientific community and followed in future labs. A 5-stage scoping review, following Arksey and O’Malley’s (2005) framework, was used to map out the coverage of different aspects of living lab methodology. A systematic search for articles involving living lab framework and older adults published between 2016-2021, was conducted in seven databases. Nine articles were included after review, the majority of which were published in health journals and were from Italy and the United States. An overview of consistent user involvement in the innovation process, real-world testing vs. laboratory testing, and participant scope findings will be shared. Multiple rounds of user feedback, real-world testing, and a small but diverse participant group were the most successful in increasing positive sentiments about the products tested in a living lab environment. The lack of published articles on living lab frameworks studying older adults indicate a gap in the literature. Creating a universally accepted definition for living labs and guidelines for best practices will allow for scientific validity and comparisons of studies and may increase the use and popularity of living labs.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».