In-person vs Remote HRI: A Comparative Study of Robot Facilitated Dance with Older Adults in Long-term Care
Notice bibliographique
Résumé
As the global older population increases, a number of older adults need assistance in their daily lives. Social robots can be used to provide support for a number of activities including facilitating dance sessions. Research in this field has mainly considered physically embodied robots collocated in the same environment with the users. However, the experience of older adults with different robot presence conditions has not yet been explored. Robot presence can play an important role in investigating social human-robot interactions (HRI) with this vulnerable population. In this paper, we present a novel preliminary HRI study that investigates and compares how older adults' interaction behaviors vary during dance sessions facilitated by social humanoid robots in both in-person HRI and remote HRI conditions. Our study was conducted for the duration of a week with residents living in a long-term care home. Participation rates were higher in the in-person condition. However, caregiver questionnaire results found no statistically significant difference in engagement and enjoyment of the older residents between the two robot presence conditions. The caregivers observed the residents engaged and enjoying dancing with both the in-person and remote robot during the dance sessions. Our study is the first to show the potential of using remote social HRI to provide interventions to older adults.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».