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Enregistrement W4410465528 · doi:10.1080/02701960.2025.2507413

A critical reflection of an intergenerational, student-led team bringing social robots and research to older adults in the community

2025· article· en· W4410465528 sur OpenAlexafffund
Hiro Ito, Helen Banh, Karen Lok Yi Wong, Lily Wong, Lillian Hung

Notice bibliographique

RevueGerontology & Geriatrics Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCritical reflectionReflection (computer programming)PsychologyRobotSociologyGerontologyPedagogyMedicineComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Knowledge translation and exchange to promote the health and well-being of older adults requires collaborative relationships between researchers and knowledge users. Students are uniquely positioned to engage with the community and bridge these science-practice gaps. In this paper, we highlight key lessons learned from our interdisciplinary and intergenerational team's critical reflections on our experiences and learnings bringing the LOVOT social robot to engagement sessions with older adults in our community. Our critical reflection process followed the reflection framework by Rolfe et al. (2001), guided by three questions: (1) "What?", (2) "So what?," and (3) "Now what?" We conducted thematic analysis on our collective reflections. Three key learnings emerged from our critical reflections: (1) the values of meaningful interactions between older adults in our community and our team; (2) the diversity of backgrounds and perspectives of older adults in our community; and (3) factors that supported or challenged our community engagement sessions. We conclude with six recommendations for future student-led community engagement sessions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,718
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,417 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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