Conducting agetech research with marginalized and underserved communities: Challenging assumptions
Notice bibliographique
Résumé
Technology is a tool that can bring benefits, but may increase disparities between people due to limited accessibility or relevance.Health innovations should be more accessible for marginalized and underserved communities, including people with limited digital literacy.Co-creation is a strategy to reduce inequities by involving end users, such as patients, clients, residents, professionals, in the health innovation development and implementation.CONTENT This symposium focuses on technology acceptance, usability, and adoption in marginalized groups and underserved communities.We use the GATE's 5P framework (WHO, 2022) to describe aspects of innovative technologies: people, policy, products, provision and personnel.First, Van Waterschoot and Gramberg will talk about innovative technologies to support professionals in the communication with older adults living independently at home.A virtual assistant has been developed to increase the awareness of seniors regarding their living conditions at home.Bults, Zuidhof, van den Berg, Liu, and den Ouden will discuss barriers and opportunities for wide-scale implementation of innovative technology in healthcare.Morita, Istrate, Zalc, Rumeau, Vigouroux, and Campo will focus on sustainable AAL technology for supporting seniors in independent living shared homes.Finally, Ríos Rincón, Miguel Cruz, Daum, and Liu will challenge assumptions about digital technology acceptance among older adults.STRUCTURE Presenters from the Netherlands, Canada, and France will give a brief presentation summarizing their papers.This will be followed by round table discussions based on the GATE's 5P Framework.CONCLUSION The symposium will provide participants with an opportunity to apply the GATE's 5P framework to their work, and exchange international perspectives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,550 | 0,513 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,046 |
| Communication savante | 0,017 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».