Ageing, the digital and everyday life during and since the Covid-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: During and since the Covid-19 pandemic there has been an intensified integration of digital technologies into the everyday lives of older people. We do, however, know little about the ways in which older people incorporate digital technologies and communications into their daily lives and their own meanings, embodiment and experiences of the digital during and since the Covid-19 pandemic. Method: The aim of our research was to explore the use of digital devices during and since the Covid-19 pandemic and to identify facilitators and barriers to incorporating digital devices into everyday life. The research involved a series of online focus groups with people aged between 63 and 86 years living in the United Kingdom and were conducted in 2022. Each focus group lasted around 90 min and data was audio-recorded and transcribed. The data was analysed thematically. Results: From the analysis, three interconnecting whilst analytically distinct themes around the meaning and experiences of using digital devices in everyday life during and since the pandemic, are thematically presented as: (1) Incorporating the digital into everyday life; (2) Social and digital connectivity; and (3) Challenges and limitations of the digital in everyday life. Discussion: The research has provided insights into the way digital devices were used by older people during and since the Covid-19 pandemic. In particular, we highlight the increasing importance of digital connectivity and the ways in which older people actively engage (and resist) technologies of communication in their daily lives; and the significance of embodied co-presence and the immediacy of shared space and/or time is highlighted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».