Connecting screens: the effect of online playful interactions on social, emotional, and cognitive functioning among older adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Studies have shown that engaging in playful social activities offers valuable opportunities for development throughout one’s lifespan and is associated with enhanced physical and psychological well-being in older age. However, research that examined playful interactions in the online setting is still scarce. The aim of the present study was to assess the impact of online playful interaction on emotional, social, and cognitive functions among the older population. Thirty-four older adults (aged 74–91, Mage = 85) participated in a within-group study design. Participants took part in two 15-minute online sessions of playful interaction and a control condition, personal conversation and an exercise class. Cognitive and subjective measures were taken before and after the sessions to assess socio-emotional and cognitive functions. A significant interaction (Time X Type of Activity) was found, validating the playful interaction’s positive effect on increasing Digit Span score (logarithmic scale). A significant increase was also found in the social measures (closeness and affiliation) following the playful interaction but not following the control condition. There was no significant interaction for the Stroop (selective-attention test) or for positive and negative affect. In sum, a short and focused online playful interaction with older adults had significant effects on cognitive and social functioning, even in an online platform. Healthcare providers working with older individuals can consider incorporating online playful activities into their daily routines to enhance cognitive functioning and social connectedness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,012 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».