A Meta-Analysis of Positive and Negative Age Stereotype Priming Effects on Behavior Among Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Evidence has shown that age stereotypes influence several behavioral outcomes in later life via stereotype valence-outcome assimilation; however, a direct comparison of positive versus negative age stereotyping effects has not yet been made. METHODS: PsycINFO and Pubmed were used to generate a list of articles (n = 137), of which seven were applicable. From these articles, means, standard errors (SEs), and other relevant data were extracted for 52 dependent measures: 27 involved negative age primes and 25 involved positive age primes. Independent samples analysis of variance tests were used to explore the influence of prime valence and awareness on behavior compared with a neutral referent. RESULTS: A significant main effect for prime valence was found such that negative age priming elicited a greater effect on behavior than did positive age priming (F(1,48) = 4.32, p = .04). In fact, the effects from negative age priming were almost three times larger than those of positive priming when compared with a neutral baseline. This effect was not influenced by prime awareness, discipline of study, study design, or research group. DISCUSSION: Findings show that negative age stereotyping has a much stronger influence on important behavioral outcomes among older adults than does positive age stereotyping.
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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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».