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Enregistrement W2970388324 · doi:10.3384/ijal.1652-8670.19454

Unsettling aging futures: Challenging colonial-normativity in social gerontology

2019· article· en· W2970388324 sur OpenAlexafffundabout
May Chazan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Ageing and Later Life · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanada Research ChairsTrent University
Mots-clésFutures contractGenerativityIndigenousGender studiesSociologyQueerColonialismStorytellingNarrativePsychologyDevelopmental psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores the stories of two women activists, both in their mid to later lives, both grandmothers, and both Indigenous to what is now Canada. Both women participated in intergenerational storytelling research in 2017, as part of a multiyear (2016–2020) oral history project. The article brings their stories into dialogue with critical writings on “successful aging” discourse and notions of “happy aging futures” while also reaching beyond gerontology to examine related work by Indigenous scholars in other fields. In doing so, it challenges the ongoing colonial-normativity of interrelated gerontological conceptualizations of generativity and futurity, building on existing efforts to queer and crip these concepts. It ultimately contributes to efforts to understand complexity among multiple aging experiences, opening possibilities of livable and positive futures among those who do not identify with dominant images of wealthy, physically fit older couples with grandchildren.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,885
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,309 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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