Intergenerational Contact Predicts Attitudes Toward Older Adults Through Inclusion of the Outgroup in the Self
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: With our rapidly aging population, it is critical to understand biases toward older people and what can be done to reduce ageism. Intergenerational contact can improve attitudes towards older people, but the effect of inclusion of outgroups in the self (IOS) in the context of intergenerational contact remains unexplored. In addition, stereotypes of warmth and incompetence may be affected differently by contact experiences and have different roles in effecting change in ageist attitudes. METHOD: In this study, we modeled the relationships between intergenerational contact, IOS, and stereotypes of warmth and incompetence in predicting attitudes towards older adults in a young community sample (n = 302; 18-30-year olds). RESULTS: We found that positive contact with one older adult reduced incompetence stereotypes both directly and through an increase in IOS, and both the increase in IOS and the decrease in incompetence stereotypes predicted better attitudes towards older adults. Incompetence stereotypes were a stronger predictor of age-related attitudes than warmth stereotypes. DISCUSSION: This suggests that interventions aimed at improving ageist attitudes through intergenerational contact should focus primarily on disconfirming incompetence stereotypes instead of merely increasing warmth perceptions, which could be done in part by increasing cognitive overlap with older adults.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».