Overcoming the Epistemic Injustices Experienced by Older Adults in Health Innovations: How and What Can This Lead to?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Epistemic injustices experienced by older adults refer to the marginalization of their knowledge, experiences, and perspectives, which are often ignored or devalued in social, cultural, and political discourses and decisions. This leads to limited inclusion of their perspectives when health innovations concerning them are developed, including those designed to support their social participation. This presentation aims to discuss a research project conducted with the goal of: 1) identifying factors associated with epistemic injustices when including the knowledge of older adults in the development of health innovations, and 2) implementing actions to counter these factors to co-create, with various societal actors, including older adults and their loved ones, a health innovation that places them at the center of medical and support interactions concerning them. This project was carried out using a living lab method, which is a participatory and collaborative research approach where participants (n = 40), from local communities, were actively involved in co-constructing knowledge and practical solutions. The results highlighted actors contributing to epistemic injustices were identified, including organizational disharmony and internalized ageism. The principles and values of a philosophical research community, and steps proposed by the Occupational Justice Collaborative Framework were used to address these factors. Multiple iterative working meetings with a co-development committee and an advisory committee led to the development of an innovative technological tool that enhances the agency and strengthens older adults’ social participation by fostering greater inclusion and engagement in decision-making processes that affect their lives.
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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 | 0,041 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,017 |
| Communication savante | 0,013 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».