MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2409681992 · doi:10.21018/rjcpr.2016.1.202

From psychological to digital disengagement: exploring the link between ageism and the ‘grey digital divide’

2016· article· en· W2409681992 sur OpenAlexaff
Martine Lagacé, Houssein Charmarkeh, Radamis Zaky, Najat Firzly

Notice bibliographique

RevueRomanian Journal of Communication and Public Relations · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRetirement, Disability, and Employment
Établissements canadiensInstitute on GovernanceUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisengagement theoryWorkforceDigital divideDigital RevolutionPsychologyICTSDigital literacyAging in the American workforceGrey literatureSocial psychologySociologyPolitical scienceInformation and Communications TechnologyPedagogyGerontologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>The need for digital literacy is apparent in today’s workplace, driven by strong pressures for constant technological innovation. Previous studies have shown that although older workers make up (and will make up) a great proportion of the workforce, there persists an age-based digital divide in the workplace; and the outcome of such divide is quite negative: at the individual level, older workers feel they’re being marginalized and as such, become dissatisfied and disengage from their workplace; at the organizational level, a pool of skills and expertise is lost as a result of the older worker’s disengagement, putting at risk effective knowledge transfer and mentoring process. Hence, the importance of a deeper understanding of the contextual factors that may feed the <strong>‘</strong>grey digital divide<strong>’ </strong>in the workplace. The goal of this paper is to address such factors moving beyond the ageist claim that a worker’s chronological age is the driving force behind the <strong>‘</strong>grey digital divide<strong>’</strong>.</p>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,489
Score d'incertitude au seuil0,928

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,295
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,106 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRomanian Journal of Communication and Public RelationsMême sujetRetirement, Disability, and EmploymentTravaux en français237 207