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Enregistrement W4405961022 · doi:10.1093/geroni/igae098.1113

END-USER PERSPECTIVES ON POLICIES FOR SOCIAL ROBOTICS WITH AGING APPLICATIONS

2024· article· en· W4405961022 sur OpenAlexaff
Julie M. Robillard, Jill A. Dosso, H. Ye, Gabriella K. Guerra, Anna Riminchan

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTransportation and Mobility Innovations
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRoboticsArtificial intelligenceComputer scienceHuman–computer interactionRobot

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Social robots, including those with artificial intelligence (AI)-enabled functionalities, are promising in their potential to support brain health in older adults in both home and healthcare environments, but their benefits must be weighed against ethical considerations and risks. To characterize and evaluate existing guidance in this field, we conducted a content analysis of n = 47 international policies on social robotics and conducted n = 18 semi-structured interviews with lived experience experts within the dementia and care partnership community and professional experts in the field of aging and dementia. Participants viewed social robots as potentially helpful assistive technologies and agreed with existing recommendations around the needs for respect for human rights and dignity, clear and consistent regulation, and public engagement. Participants recommended that policies prioritize cost and accessibility considerations, represent the needs of minority groups, and that they center around issues specific to aging and dementia. They reported that the responsibility for social robot policy development should lie with governments and the healthcare sector and called for increased consultation with end-users and medical professionals. Results also highlighted misalignments between the priorities of the aging and dementia community members and the existing social robot policy landscape. Potential harms and challenges to adoption of social robots were discussed, including discrimination, bias, and deception. Taken together, findings from this two-phase study can inform evidence-based policy recommendation for the development and implementation of AI-enabled social robots for aging.

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)0,064
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,083
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,340

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0640,083
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,011
Communication savante0,0130,010
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeQualitatif
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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