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Enregistrement W4285381926 · doi:10.51952/9781447359739.ch008

Older adults’ access to information and referral services using technology in British Columbia, Canada: past learnings and learnings since COVID-19

2021· book-chapter· en· W4285381926 sur OpenAlexaboutno aff
Karen Lok Yi Wong, Andrew Sixsmith, Leslie Remund

Notice bibliographique

RevuePolicy Press eBooks · 2021
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReferralCoronavirus disease 2019 (COVID-19)GeographyMedicineGerontologyLibrary scienceFamily medicineComputer scienceInfectious disease (medical specialty)PathologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Information and referral services are a significant source of support for older adults. Over the years, there have been discussions about older adults’ access to technology for information and referral services, as these have moved online. Online access to these services has become even more crucial in the context of COVID-19, owing to the requirement for social distancing (Sixsmith, 2020). This chapter reports on a study of older adults’ access to information and referral services using technology between April and August 2020. Community older adult services are the main provider of these services. The study reports on interviews with 28 stakeholders in community older adult services, including staff, volunteers and policy developers across the province of British Columbia, Canada. Participant observation was also utilised in various conference, meetings and service delivery sessions during the study period. Three major themes can be found in the study: these are challenges around access to technology, overcoming challenges around access to technology and collaboration between sectors. We have inferred three theoretical perspectives behind the themes, which are human rights, anti-oppression and intersectionality. These themes and concepts will be further explained. Populations across the world are ageing. For example, ‘The ageing of Canada’s population continues and the average age was 41.4 years on July 1, up slightly from the same day a year earlier (41.3 years). This average has risen every year since comparable record-keeping began in 1971. The share of seniors aged 65 years and older continued to grow, reaching 18.0% on July 1’ (Statistics Canada, 2020). The ageing of populations has been happening alongside the digital revolution that has been transforming global societies and economies in the last decades.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,673

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,008
Études des sciences et des technologies0,0180,005
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,277 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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