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Enregistrement W4213240365 · doi:10.3390/ijerph19042235

Experiential Value of Technologies: A Qualitative Study with Older Adults

2022· article· en· W4213240365 sur OpenAlexaff
S. Desai, Colleen McGrath, Heather McNeil, Heidi Sveistrup, Josephine McMurray, Arlene Astell

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteWilfrid Laurier UniversityUniversity of OttawaWestern UniversityUniversity of TorontoYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExperiential learningAging in placeQualitative researchEmerging technologiesCurrencyValue (mathematics)PsychologyPopulationInternet privacyKnowledge managementPublic relationsMarketingMedical educationBusinessGerontologyMedicineSociologyComputer sciencePedagogyPolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the experiences of older adults with technologies they own and determined how they value them. Thirty-seven older adults participated in a Show and Tell co-creation session at a one-day workshop. Participants described why they loved or abandoned technologies they own. Their responses were recorded and analysed using Atlas.ti 22.0.0. Seven main themes representing experiential value in older adults emerged from the analysis: Convenience, Economy, Learning and Support, Currency of Technology, Privacy and Security, Emotions and Identity aspects of their experiences. This qualitative study has resulted in implications to design that recommends (a) Design for product ecosystems with technologies and services well-coordinated and synchronized to facilitate use of the technology (b) Create awareness and information on privacy and security issues and technical language associated with it (c) Make anti-virus and anti-phishing software accessible to older population (d) Design technologies as tools that allow older adults to identify themselves in the community and family (e) Create services that make technologies and services in the ecosystem affordable for the older adults. The outcomes of this study are significant as they provide recommendations that target systemic issues which present barriers in the use of technology.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,376

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,382 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations33
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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