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Between ageing and ageism: portrayals of online dating in later life in Canadian print media

2018· book-chapter· en· W2913594447 sur OpenAlexaboutno aff
Julia Rozanova, Mineko Wada, Laura Hurd Clarke

Notice bibliographique

RevuePolicy Press eBooks · 2018
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Feminism, and Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRomanceStigma (botany)Gender studiesEveryday lifePsychologyIdentity (music)HistorySociologySocial psychologyAestheticsPsychoanalysisPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter examines how Canadian print media portrays online dating in later life, based on data from 144 articles published between 2009 and 2011. Results indicate that online dating extends romantic lives and catalyzes successful aging, while revealing that older persons are no longer competitive in the conventional romantic ‘market.’ Goffman’s concepts around the management of ‘spoiled identity’ and ‘stigma’ are particularly useful in this chapter’s portrayal of online dating as evidence that older adults’ success and failure at later life romance reflect wider debates about the nature of ‘normal’ aging versus idealized ‘successful’ aging on an everyday level. Thus, examples are provided of individuals whose behavior and attitudes successfully refuted and subverted the stereotypes about later life both as a de-sexualized zone and a negotiated one whereby aging-related stigma are brought to the ‘front-stage’ of public discourse while exposing the ‘back-stage’ processes and practices of growing older.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,827
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,241 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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