Equity in AgeTech for Ageing Well in Technology-Driven Places: The Role of Social Determinants in Designing AI-based Assistive Technologies
Notice bibliographique
Résumé
AgeTech involves the use of emerging technologies to support the health, well-being and independent living of older adults. In this paper we focus on how AgeTech based on artificial intelligence (AI) may better support older adults to remain in their own living environment for longer, provide social connectedness, support wellbeing and mental health, and enable social participation. In order to assess and better understand the positive as well as negative outcomes of AI-based AgeTech, a critical analysis of ethical design, digital equity, and policy pathways is required. A crucial question is how AI-based AgeTech may drive practical, equitable, and inclusive multilevel solutions to support healthy, active ageing.In our paper, we aim to show that a focus on equity is key for AI-based AgeTech if it is to realize its full potential. We propose that equity should not just be an extra benefit or minimum requirement, but the explicit aim of designing AI-based health tech. This means that social determinants that affect the use of or access to these technologies have to be addressed. We will explore how complexity management as a crucial element of AI-based AgeTech may potentially create and exacerbate social inequities by marginalising or ignoring social determinants. We identify bias, standardization, and access as main ethical issues in this context and subsequently, make recommendations as to how inequities that stem form AI-based AgeTech can be addressed.
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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 | 0,030 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,027 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».