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Enregistrement W4391884449 · doi:10.1080/01924788.2024.2317017

A Collaborative Initiative for Mobility and Autonomy of Older Adults

2024· article· en· W4391884449 sur OpenAlexaff
Jennifer Bassement, Gwendoline Plouchart, Christine Selvez, Perrine D’hont, Philippe Pudlo, Benjamin Dervaux

Notice bibliographique

RevueActivities Adaptation & Aging · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovative Approaches in Technology and Social Development
Établissements canadiensEmera (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutonomyGerontologyPsychologyPolitical scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social participation is associated with successful aging. However, older adults encounter many barriers for social activities. The study aims for the proposition of solutions in favor of increasing the participation of older adults in daily life activities. A living-lab design was chosen to ensure the active participation of older adults and the stakeholders. The data collected included questionnaires, workshops writings and surveys. A total of 159 older adults and 126 collaborators participated in the study. The results showed a gap between the perception of the geriatric professionals and the reality of the difficulties reported by the older adults. Professionals perceived for 80% that walking was the main issue for mobility while only 23% of older adults said so. Seven topics were investigated: Technology, Nutrition, Health, Housing, Transportation, Social Network and Activities. To maintain autonomy and mobility, Social Network was the most important topic before health and transportation. Older adults and collaborators were unaware of the variety of local existing solutions. That shows malfunctioning in the communication strategy. The study detected contact person among the older adults who are highly motivated and convinced by the action. The collaborators should rely on contact persons for the transmission of the information to their peers.

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)0,005
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2024
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