OLDER ADULTS’ PERSPECTIVES ON ETHICAL ISSUES RELATED TO AGETECH
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Most funding programs in the AgeTech sector emphasise the involvement of the end user in research and innovation activities in order to strengthen relevance, appropriateness and real-world impact. However, this engaged approach is still a work in progress and often remains a matter of tokenism with older adults. Involving older adults is seen as key when creating ethically appropriate and inclusive AgeTech for their age group. This paper based on the reflections from members of two AgeTech groups: AGE-WELL’s Older Adults and Caregivers Advisory Committee and the Research Group of Seniors 411 in Vancouver, BC. This paper highlights some ethical problems inherent in AgeTech, particularly how ageist assumptions can be built into technology-based healthcare, including the ongoing challenges of community participation, and presents a more radical agenda of older adults at the forefront of setting research priorities and shaping the development and implementation of AgeTech. Central to this is the building of community capacity; training to facilitate older adults’ engagement in the research process: mobilizing expertise within the community to address local needs; developing mechanisms for connecting older adults and researchers in an integrated knowledge mobilization process. The paper reflects on how this approach can have a significant impact on the lives of older people, and address the digital divide that marginalizes them. Remaining challenges include how to sustain older adults’ participation in innovation initiatives, and providing hard evidence to demonstrate that a more engaged approach has tangible benefits and impact in terms of developing new products and services.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».