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Enregistrement W4367179437 · doi:10.1142/s1363919622300045

USER ENGAGEMENT IN HEALTHCARE LIVING LABS: A SCOPING REVIEW

2022· review· en· W4367179437 sur OpenAlexafffund
GENEVIEVE CYR, Marie‐Pascale Pomey, Shuaiqi Yuan, Karl-Emanuel Dionne

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Innovation Management · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovative Approaches in Technology and Social Development
Établissements canadiensHEC MontréalCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchFonds de Recherche du Québec-Société et Culture
Mots-clésUser engagementHealth careKnowledge managementUser innovationExperiential learningLiving labUser experience designCustomer engagementComputer scienceHuman–computer interactionPsychologyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

User engagement in innovation processes is crucial for the development of sustainable healthcare. One promising user-centred approach used to integrate users’ experiential knowledge in the development of innovations is the Living Lab (LL). However, we lack a systematic understanding of the processes, methods and factors that lead to more effective user engagement. The objective of this scoping review is to map and systematically present current research on user engagement in Healthcare Living Labs (HLLs) to enhance understanding and inspire future research. Our review shows that the level of user engagement is still low given the limited use of methods tailored to support it and that HLL are predominantly used in technology and clinical innovation. We offer a clearer depiction and description of the methods innovation managers could use to foster greater user engagement in HLL.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,098
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,098
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0170,018
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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