Perception des personnes âgées à l'égard de la vidéosurveillance intelligente pour leur soutien à domicile
Notice bibliographique
Résumé
Introduction : Au sein de la population vieillissante, les chutes à domicile représentent une problématique importante (1 personne âgée/3 chute au moins 1 fois/année). Pour détecter automatiquement les chutes en respectant la vie privée, une technologie novatrice a été développée : la vidéosurveillance intelligente. Objectif : Explorer la perception et la réceptivité des personnes âgées concernant l’introduction de cette nouvelle technologie, à domicile. Méthodologie : Trente personnes âgées ont participé à une entrevue structurée (devis mixte). Une analyse de contenu (données qualitatives) et des analyses descriptives (données quantitatives) ont été effectuées puis combinées. Résultats : 93,4% des participants sont favorables (ou partiellement) à la vidéosurveillance intelligente et 43,3% l’utiliserait pour le sentiment de sécurité et la confidentialité procurés. Conclusion : Le contexte de vie des personnes âgées influence leur perception et réceptivité envers la vidéosurveillance intelligente. Il s’agit maintenant d’évaluer cette technologie dans divers milieux de vie.
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 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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».