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Enregistrement W4416248127 · doi:10.1145/3764687.3769917

Designing Shared Cultural Activities to Connect Generations: A Scoping Review

2025· article· W4416248127 sur OpenAlexaff
Sajini Lankadari, Beheshteh Atrian, Bernd Ploderer, S. Desai, Yuehao Wang, Alethea Blackler

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Human-Technology Interaction
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKey (lock)Embodied cognitionIncentiveCultural diversityAffordance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As geographically dispersed families become increasingly common, digital technologies have emerged as a vital means of supporting intergenerational shared activities. Cultural elements such as oral traditions, crafts, or festivals are often integrated into shared activities as key components for fostering intergenerational connection and transmitting family memories and values. However, in existing research, culture is frequently referenced in broad and ambiguous terms. Therefore, the aim of our study is to clarify the types of intergenerational shared cultural activities, their sharing mechanisms, and the role of digital technology in supporting them. This paper reviews 48 relevant publications from 2000 to 2025. Through our analysis, we propose future design opportunities, including expanding interaction approaches for material and embodied cultural activities in geographically dispersed families; designing incentive mechanisms that support diverse family role dynamics; and introducing interpretive support at key moments of shared cultural activities to help technology convey and mediate cultural meanings.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,530
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,315 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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'admission1
Résumé présentoui

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