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Enregistrement W4353057572 · doi:10.3389/fpsyg.2023.1063146

The association between information and communication technologies, loneliness and social connectedness: A scoping review

2023· review· en· W4353057572 sur OpenAlexaff
Berkley Petersen, Najmeh Khalili‐Mahani, Caitlin C. Murphy, Kim Sawchuk, Natalie A. Phillips, Karen Li, Shannon Hebblethwaite

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre de réadaptation Lethbridge-Layton-MackayCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLonelinessSocial connectednessPsychologyPsychological interventionAutonomyInformation and Communications TechnologyObservational studyThe InternetAffordanceSocial psychologyDevelopmental psychologyMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Older adults are at a higher risk of loneliness, compared to other demographics. The use of Internet Communication and Technologies (ICTs) among older adults is steadily increasing and given ICTs provide a means of enhancing social connectedness suggests they may have positive effects on reducing loneliness. Therefore, the aim of this scoping review was to examine the research that explores how ICTs may be implicated in mitigating loneliness and increasing social connectedness among older adults. After the examination of 54 articles, we identified three major themes within the literature: (1) ICTs were associated with a reduction in loneliness and increase in wellbeing. (2) ICTs promoted social connectedness by facilitating conversations. (3) Factors such as training, self-efficacy, self-esteem, autonomy, and the design/features, or affordances, of ICTs contribute toward the associations between ICT use and wellbeing. The heterogeneity of methodologies, statistical reporting, the small sample sizes of interventional and observational studies, and the diversity of the experimental contexts underline the challenges of quantitative research in this field and highlights the necessity of tailoring ICT interventions to the needs and contexts of the older users.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,346 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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