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Enregistrement W4310566113 · doi:10.1177/07334648221142015

Digital Storytelling with Persons Living with Dementia: Elements of Facilitation, Communication, Building Relationships, and Using Technology

2022· article· en· W4310566113 sur OpenAlexafffundabout
Kara Hollinda, Christine Daum, Adriana Ríos Rincón, Lili Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Gerontology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDigital Storytelling and Education
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of AlbertaYuhanConsortium canadien en neurodégénérescence associée au vieillissement
Mots-clésFacilitatorStorytellingDigital storytellingDementiaNarrativeFacilitationPsychologyThematic analysisQualitative researchPedagogySociologyMedicineSocial psychologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Digital storytelling is a process that can be used to co-create multimedia stories with persons living with dementia to affirm identity, support person-centered care, and leave a legacy. Although digital storytelling typically involves a facilitator, little is known about the co-creation process between a facilitator and persons living with dementia. This study explored and described elements of digital storytelling facilitation with persons living with dementia using a secondary analysis of qualitative data from a primary study that took place across three Canadian cities. Three elements were identified during digital storytelling facilitation with persons living with dementia: communicating, building collaborative relationships, and using technology. Digital storytelling facilitators employ the three elements to weave together a person's narrative with meaning. The communication, relational, and technological elements of digital storytelling may be employed by facilitators from varying professional backgrounds and lived experiences to create meaningful digital stories for persons living with dementia.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0070,007
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,293 · 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'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

Citations21
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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