ICE-TEA: International Consortium on Ethics in Technology and Aging:Achievements and Future Directions for AGE-WELL Catalyst Program in Healthy Aging Initiative on Ethical AgeTech
Notice bibliographique
Résumé
We live in a rapidly advancing technology-based society, where innovations significantly impact our daily lives, including health and healthcare. AgeTech encompasses technologies such as e-health, robotics, artificial intelligence, and mobile devices to support the health and independence of older adults. While AgeTech offers many benefits, it also presents ethical challenges. Technologies can streamline and economize services but may also disrupt lives. In-home health monitoring systems raise privacy concerns, while the “digital divide” can exacerbate health disparities. Importantly, these ethical considerations are often overlooked or underappreciated by technology researchers and developers. In 2023, we received funding from AGE-WELL, Canada’s Technology and Aging Network (www.agewell-nce.ca), for a one-year catalyst project ICE-TEA: International Consortium on Ethics in Technology and Aging to explore the ethical dimensions of AgeTech and to lay the foundations for a substantive, longer-term research and knowledge mobilization initiative. The key aim was to achieve a stronger ethical focus within the AgeTech sector and ensure ethical thinking is part of the research, design and development of technology from start to finish. The initiative centers around the perspectives of older people to promote ethical design thinking by encouraging and supporting culture change within AgeTech research and industry, promoting the development of more effective, appropriate, and inclusive technologies.
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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 | 0,143 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,007 |
| Communication savante | 0,023 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,028 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,013 |
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 ».