Welfare Technology Developers’ Views Concerning Responsible Innovation and Implementation of Care Robots in Ireland and Japan
Notice bibliographique
Résumé
Care robots are now seen as part of the solution to global aging. This article asks: how has responsible robotics been perceived? What are the missing elements that would enable responsible robotics (in research, development, and wider use) in different jurisdictions? In order to answer these questions, the article explores the views of welfare technology (WT) developers concerning the current state of robotics development and use in care settings in Ireland and Japan. Semi-structured in-depth interviews were conducted with 14 technology developers in total. The findings indicate that technology developers strongly believe that the use of care robots and WTs would strengthen the long-term care systems in both countries, if ethical and other aspects are taken into consideration. The uniform long-term care system can facilitate the top-down introduction of care robots, but a mismatch can be widened between users’ needs and the solutions that WTs can provide. The inclusion of WTs in professional curricula and training programs and changing the often-skewed media representation of AI and robotics were presented as a possible way forward.
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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 | 0,014 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,015 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».