David C. Burdick and Sunkyo Kwon (Eds.). Gerontechnology: Research and Practice in Technology and Aging. New York: Springer, 2004.
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Ce livre est essentiel pour quiconque s'intéresse à l'impact des technologies sur la qualité de vie des personnes âgées. Partant d'un introduction qui illustre clairement que la société dans son ensemble est de plus en plus immergée dans la communication et la transmission d'informations digitales, les chapitres suivants fournissent des données et analyses de l'interface qui existe entre le déclin lié à l'âge et l'acce`s aux technologies spécifiques telles que les ordinateurs, les appareils d'aide fonctionnelle, le monitorage à la maison et les syste`mes interactifs de voix/vidéo sur réseau IP. Le rôle que joue la technologie dans la vie des personnes âgées est bien décrit sur les plans empirique et pratique. De plus, la plupart des chapitres centrent leur attention sur les défis que constitue la conception d'interfaces techniques qui visent spécifiquement les changements visuels, moteurs et cognitifs liés à l'âge. De toute évidence, cet ouvrage peut amener les fournisseurs de services à mieux cerner les différentes façons dont les technologies sont susceptibles d'améliorer et de remodeler la vie d'une société vieillissante.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.032 | 0.024 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".