Designing user-centered policy for social robotics: policy analysis and consultation with the aging and dementia community
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Social robots are a promising assistive technology to support older adults in home and healthcare environments. Engaging end-users in all stages of social robot research, development, and deployment is critical to adoption. However, the voices of end-users are missing from policies about social robots. This work consults with end-users of social robots to capture their perspectives on social robot policies and co-create expert-driven policy recommendations to guide the future implementation of social robots for aging. MATERIALS AND METHODS: = 11) perspectives to capture their opinions about social robot policies. RESULTS: Our analysis highlights alignments between social robot policy recommendations and perspectives of the dementia community including upholding respect for human rights and dignity, the need for clear and consistent regulation, and the need for public engagement. Participants further recommended that policies should prioritize cost and accessibility considerations and focus on aging- and dementia-specific considerations. Participants reported that the responsibility for social robot policy development lay primarily with governments and the healthcare sector. Increased consultation with end-users, minority groups and medical professionals was suggested for future policy development. CONCLUSION: Findings contribute to the ethical co-creation of social robots as assistive technologies for older adults and provide actionable steps for the development of policies that reflect the values and perspectives of end-users.
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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 | 0,202 | 0,165 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,020 |
| Communication savante | 0,022 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».