Technology for Healthy Aging and Wellbeing: Co-producing Solutions
Notice bibliographique
Résumé
Methods to facilitate co-production in mental health are important for engaging end users. As part of the Technology for Healthy Aging and Wellbeing (THAW) initiative we organized two interactive co-production workshops, to bring together older adults, health and social care professionals, non-governmental organizations, and researchers. In the first workshop, we used two activities: Technology Interaction and Scavenger Hunt, to explore the potential for different stakeholders to discuss late life mental health and existing technology. In the second workshop, we used Vignettes, Scavenger Hunt, and Invention Test to examine how older adults and other stakeholders might co-produce solutions to support mental wellbeing in later life using new and emerging technologies. In this paper, we share the interactive materials and activities and consider their value for co-production. Overall, the interactive methods were successful in engaging stakeholders with a broad range of technologies to support mental health and wellbeing and in co-producing ideas for how they could be leveraged and incorporated into older people's lives and support services. We offer this example of using interactive methods to facilitate co-production to encourage greater involvement of older adults and other under-represented groups in co-producing mental health technologies and services.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».