“It’s always happy to see me”: Exploring LOVOT robots as companions for older adults
Notice bibliographique
Résumé
Background: AI-enabled social robots present the potential to resolve the loneliness and social isolation of older adults in long-term care (LTC). There is limited research on how older adults perceive and make sense of these robots and how human-robot companionship is formed. This study investigated older adults' experiences using LOVOT, a social robot. Methods: Using an ethnographic study design, we introduced LOVOT robots to a Canadian LTC home for four weekly interaction sessions. Thirty-six residents, seven family members and two healthcare staff participated. Data collection involved observational field notes and conversational interviews. The analysis was guided by ikigai, a Japanese well-being concept. Findings: Reflexive thematic analysis identified four key themes. 1) Joy: The robot offers joy and excitement through interactions. 2) Acceptance: For older adults with mobility or cognitive impairments, LOVOT gives consistent positive responses, offering a sense of unconditional acceptance. 3) Creativity: The robot's non-verbal communication allows older adults to grow creative imagination, encouraging personal expression and expanding interaction possibilities. 4) "Not for me": Not all participants like the LOVOT robot. Conclusion: AI-enabled social robots show potential in supporting the psychosocial needs of older adults, which have broader implications for LTC practices and future research directions. Future research should further explore the creative utility of social robots among LTC residents.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».