VRCHIVE: experiences conducting an online workshop teaching intergenerational participants to create virtual reality films about their lives during the COVID pandemic
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.
Notice bibliographique
Résumé
The VRCHIVE workshop was a first-of-its-kind exploratory pilot initiative to examine the feasibility of running a remote, intergenerational Virtual Reality (VR) storytelling workshop through the Toronto Public Library. The workshop took place during the COVID-19 pandemic, which has highlighted a need to develop solutions to address the digital divide and consequent increased social isolation in older adults. The overall program goals were threefold: (1) to create a 'VRCHIVE' of 360° VR films that documented participants' lives during the COVID-19 pandemic, (2) to explore the challenges and successes of the program in order to evaluate its effectiveness, and (3) to understand, broadly, the program's impact on technology literacy, feelings of isolation, and familial relationship strengthening. Five pairs of grandparents and grandchildren (n = 10) engaged in four, one-hour long online sessions each week in November 2020. Feedback was collected through facilitator observations and weekly debriefing sessions (n = 4), as well as online participant surveys (n = 3) and phone interviews (n = 2) conducted upon program completion. All intergenerational pairs successfully completed a VR film. Post-workshop, participants reported feeling less isolated, more connected with other people, and more confident in learning to use innovative technology. A detailed description of the workshop is provided, along with a discussion on recommendations for future iterations of the program that may serve as a model for other locations that wish to implement similar programming. Overall, participants reported positive experiences, and there is an appetite to sustain and scale the program in the future.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle