Notice bibliographique
Résumé
The ‘aging well’ discourse advances the idea of making older people responsible for their capability to stay healthy and active. In the context of an increased ageing population, which poses several challenges to countries’ government, this discourse has become dominant in Europe. We explore the way older people are visually represented on websites of organizations for older people in seven European countries (Finland, UK, the Netherlands, Spain, Italy, Poland and Romania), using an analytical approach based on visual content analysis, inspired by the dimensional model of national cultural differences from the Hofstede model (1991; 2001; 2011). We used two out of the five Hofstede dimensions: Individualism/Collectivism (IDV) and Masculinity/Femininity (MAS). The results demonstrated that in all seven countries older people are mostly visually represented as healthy/active, which reflects a dominant ‘ageing well’ discourse in Europe. The results also demonstrated that in most cases older people tend to be represented together with others, which is not consonant with the dominant ‘ageing well’ discourse in Europe. A last finding was that the visual representation of older peopleis in about half of the cases in line with these Hofstede dimensions. We discuss the implications of these findings claiming that the ‘ageing well’ discourse might lead to ‘visual ageism’. Organizations could keep this in mind while using pictures for their website or in other media and consider to use various kind of pictures, or to avoid using pictures of older people that stigmatize, marginalize or injure. They could look into the cultural situatedness and intersectional character of age relations and consider alternative strategies of both visibility and invisibility to talk with and about our ageing societies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,262 | 0,096 |
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 ».