Notice bibliographique
Résumé
This study analyses the experienced age discrimination of old European citizens and the factors related to this discrimination. Differences in experienced discrimination between old citizens of different European countries are explored. Data from the 2008 ESS survey are used. Old age is defined as being 62 years or older. The survey data come from 28 European countries and 14,364 old-age citizens. Their average age is 72 years. Factor analysis is used to construct the core variable 'experienced discrimination'. The influence of the independent variables on experienced discrimination is analysed using linear regression analysis. About one-quarter of old European citizens sometimes or frequently experience discrimination because of their age. Gender, education, income and belonging to a minority are related to experienced age discrimination. Satisfaction with life and subjective health are strongly associated with experienced age discrimination, as is trust in other people and the seriousness of age discrimination in the country. Large, significant differences in experienced discrimination due to old age exist between European countries. A north-west versus south-east European gradient is found in experienced discrimination due to old age. The socio-cultural context is important in explaining experienced age discrimination in old European citizens. Old-age discrimination is experienced less frequently in countries with social security arrangements. Further research is needed to understand the variation in (old) age discrimination between European countries. Measures recommended include increasing public awareness about the value of ageing for communities and changing public attitudes towards the old in a positive way.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; 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 ».