Engaging Indigenous older adults with technology use to respond to health and well-being concerns and needs
Notice bibliographique
Résumé
Increased access to technology can promote independent living, stimulate cognitive functioning, relieve caregiver stress, improve telehealth access, increase overall well-being, and be used to share cultural resources such as Indigenous language applications. Many Indigenous older adults would like to learn more about technology and recognize the value of technology in supporting healthy ageing; however, as Morning Star Lodge has previously determined, accessibility and readiness were key factors in the use of this technology. Utilizing the guiding principles of the Model of Engaging Communities Collaboratively and the Ethical Engagement Training Module, Morning Star Lodge partnered with the Star Blanket Cree Nation to support the healthy lifestyle of six Indigenous older adults by increasing their access to and engagement with culturally safe technology solutions individual to their specific health and lifestyle needs. These co-researchers were provided with tablets, MiFis (mobile internet access), and learning workshops and were interviewed pre- and post-workshops to assess their comfort level with the device and information received. Additionally, these interviews assessed how the technology helped to address the health needs of the co-researchers. The findings demonstrated that the technology met the health needs of the older adults, particularly with the emergence of the COVID-19 pandemic and the need to stay connected to loved ones. The information gained through this work will support public health workers in responding to the needs of older Indigenous adults using technology to meet their health and well-being. There is also a significant need for pandemic preparedness work to be done with Indigenous communities and this work could inform this in part.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».