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Enregistrement W4285900259 · doi:10.1177/08404704221108314

Progress towards enhanced access and use of technology during the COVID-19 pandemic: A need to be mindful of the continued digital divide for many rural and northern communities

2022· article· en· W4285900259 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueHealthcare Management Forum · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesMichael Smith Health Research BCAGE-WELL
Mots-clésSoftware deploymentDigital dividePandemicBridge (graph theory)TelehealthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)BusinessRural areaPublic relationsHealth careEmerging technologiesTelemedicineEconomic growthMarketingPolitical scienceMedicineComputer scienceEconomicsInformation and Communications Technology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic produced unprecedented adoption and deployment of technology in rural and northern areas; however, this expansion widened the digital divide for many. Evidence shows that older adults' use of technology has increased. Coupled with an increasing number of available technologies to enhance healthcare delivery, social engagement, meaningful activities, and support to carers, we are at a crossroads for change. Emerging strategies used by organizations to promote technology and support efforts to bridge and close the digital divide are discussed. In a post-pandemic society, policy-makers can play a critical role to ensure that improvements, efficiency gains, and lessons learned are fully leveraged to reap the benefits of technology use by older adults, care partners, and the healthcare system. Recommendations are given for policy-makers to capitalize on this opportunity to narrow the digital divide for those in rural and northern communities.

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 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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,731
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,290 · 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