Exploratory study of Google Nest Hubs in the long-term care setting in Manitoba – Canada
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.
Notice bibliographique
Résumé
Background: During the COVID-19 pandemic, many LTC facilities limited recreational and social activities to minimize the chances of an outbreak, leaving residents isolated.In response, we provided Google Nest Hub devices to 80 PCHs/supportive housing residences as an on-demand engagement mechanism for the residents and staff.Objective: To evaluate the experiences in setting up and using Google Nest Hub devices in long-term care settings.Method: We employed an online survey that explored the challenges and benefits of setting up and using the devices, who was using the devices, and how the devices were used.We analyzed the frequencies of the close-ended responses, and manually coded the open-ended responses before again analyzing the frequencies.Results: Thirty staff members from facilities that received a device completed the survey.The majority (N = 25) had already set up a device, while a few (N =5) had not.The experiences reported by the participants were overwhelmingly positive.The devices were used most by recreation staff, residents, and nursing staff.The most common uses were music, weather forecasts, and videos.The majority of respondents reported that the use of these devices provided ongoing interactions, and nearly all agreed that the effort of using the devices was worth the value.A few issues were encountered, largely related to facilities' Wi-Fi resources, and challenges surrounding speech as a means of using the devices.Many benefits were reported, and the use of the devices varied.Conclusion: Our initial analysis revealed a largely positive response to the varied use of these devices that may serve to help combat residents' isolation and boredom in the longterm care setting and contribute to the resident's quality of life.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle