Understanding the impact of digital technology on the well-being of older immigrants and refugees: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Background: The fast-paced development of digital technologies in the areas of social media, pet robots, smart homes, and artificial intelligence, among others, profoundly influence the daily lives of older adults. Digital technology can improve the well-being and quality of life of older adults, older immigrants and refugees who suffer migration-associated stress, loneliness, health and psychosocial challenges. Aims: The aim of this scoping review is to map out extant empirical literature that has examined the implication of digital technology among older refugees and immigrants. Methods: before the full-text review. The comprehensive database search yielded 4134 articles, of which 15 met the inclusion criteria. Results: The results of the review suggest that digital technology is essential to the well-being, quality of life of older immigrants and refugees, especially for maintaining and building new social support networks, navigating opportunities, coping with migration-induced stress through e-leisure, and staying connected to their culture. The literature also revealed poor utilisation of digital technologies amongst older immigrants and refugees, suggesting barriers to access. Conclusion: The study concluded by highlighting the need for more research and interventions that focus on multiple strategies, including education for increased access to and utilisation of digital technology to ensure that more older migrants can benefit from the advantages of digital technology in a safe way.
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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 | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».