Old and afraid of new communication technologies? Reconceptualising and contesting the ‘age-based digital divide’
Notice bibliographique
Résumé
Despite sociological attempts to critically address an age-based digital divide, older adults (65+) continue to be portrayed in the academic literature and public discourse as a homogeneous group characterised by technophobia, digital illiteracy, and technology non-use. Additionally, the role of socioeconomic factors and personal contexts in later life are often overlooked in studies on technology adoption and use. For example, older adults who are identified as least likely to use technology (frail, care-dependent, low socioeconomic/educational backgrounds) are typically described as a uniform cluster. Yet, research on digital technology use with this group remains scant – so what can we learn from studying technology adoption among them? This article discusses long-term deployment of new communication technologies with such a group of older adults, shedding light on the dynamics of technology adoption and contexts of use/non-use. It is based on a case study approach and a cross-cultural perspective, using Canadian and Australian mixed-methods research from two projects that included interviews, psychometric scales, and field observations. We present cases from these projects and contest the simplistic notion of an age-based digital divide, by drawing on Strong Structuration Theory to explore the interconnection of agency, structure, and context in the sociotechnical process of technology adoption and use/non-use among older adults.
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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 | 0,023 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,053 |
| Communication savante | 0,017 | 0,038 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| 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 ».