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Enregistrement W4390081896 · doi:10.1093/geroni/igad104.1601

A GLOBAL AGETECH AGENDA

2023· article· en· W4390081896 sur OpenAlexaff
Andrew Sixsmith, Sally Fowler‐Davis, Sadiq Bhanbhro, Rebecca J. White

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceEconomic growthClimate changeReciprocity (cultural anthropology)Development economicsPopulation ageingPopulationSociologyEconomicsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract AgeTech is increasingly seen as a way to support and enhance the health and independence of older people. However, AgeTech research and innovation agendas overwhelmingly focus on the needs of older people in developed countries and have so far failed to recognise that population aging is a global-level trend that intersects with other “megatrends”, such as climate change, urbanisation and international migration. Drawing on an environmental scan of the current and emerging AgeTech sector, this paper argues that technology research, development and innovation needs a global agenda that engages with initiatives such as the UN’s Strategic Development Goals and Decade for Healthy Ageing. It is also important to situate AgeTech in the wider debate on global disparities. The ongoing impact of colonial legacy (afterlife colonization) continues to reduce life chances, leads to poor health, and is present in everyday relationships between people and institutions at global and local levels. This is particularly apparent in the unequal impact of climate change on people and places, but as yet, the discussion of these issues is notably absent in the narratives surrounding AgeTech. This misses significant opportunities for global reciprocity in health, co-development of useful and appropriate technologies, and more sustainable approaches to innovation (e.g opportunities for frugal innovation), The paper highlights the potential role of older people as active participants in technological change, for example for mitigating climate change and its unequal impact on the Global South

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0140,023
Science ouverte0,0020,015
Intégrité de la recherche0,0170,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0390,009

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,314 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2023
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