The Relationships Between Personality Traits, Death Attitudes, and Ageism
Notice bibliographique
Résumé
Ageism, or the prejudicial attitude towards other age groups, especially older adults, is seen as one of the most prevalent preconceived judgment in Canadian society. Present in many domains of society including the workplace and healthcare system, the detrimental effects of ageism are well-established. With effects ranging from financial problems to mental and physical deterioration, the underlying structure of ageism requires more exploration if we are to attempt a reduction of its presence. Terror Management Theory suggests that aversive attitudes towards different groups, in this case, older adults, are rooted in defensive attitudes towards the fear of death. Every human being unique, individual differences also have a role to play in the way people perceive older adults. The present study attempts to better understand the role of attitudes towards death and personality on ageism. Since the role of avoidant and acceptant attitudes towards death is, to the author’s knowledge, understudied in the ageism literature, this study builds on existing knowledge by examining the unknown role of avoidance and acceptance of death on ageism. Four hundred and thirty-six undergraduate students enrolled in first-year psychology classes volunteered to participate in an online questionnaire. The questionnaire assessed demographic information, personality traits, attitudes towards death and attitudes towards older adults. Results suggest the association between prosocial personality traits (Extraversion, Agreeableness, Consciensciousness and Openness) and decreased ageism. The existential fear of death and of the fear of a loved one going through the process of dying were associated with more aversion towards older adults, while the fear of a loved one’s death indicated lower levels of discrimination. Belief in death as leading to an after-life indicated a decreased tendency to avoid older adults. Correlates of personality and attitudes towards death were also explored. Implications and future areas of research are discussed.
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 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 | 0,003 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».