Is Aging Biology Ageist?
Notice bibliographique
Résumé
The scientific questions we pursue are shaped by our cultural assumptions and biases, often in ways we are unaware. Here, we argue that modern biases against older adults (ageism) have unconsciously led aging biologists to assume that traits of older individuals are negative and those of younger individuals positive. We illustrate this bias with the example of how a medieval Chinese scholar might have approached the task of understanding aging biology. In particular, aging biologists have tended to emphasize functional declines during aging, rather than biological adaptation and population selection or composition processes; the reality is certainly that all these processes interact. Failure to make these distinctions could lead to interventions that improve superficial markers of aging while harming underlying health, particularly as the health priorities of older adults (autonomy, function, freedom from suffering, etc.) are often quite different from the goals of aging biologists (reducing disease, prolonging life). One approach to disentangling positive, negative, and neutral changes is to map trajectories of change across the life course of an individual (physiobiography). We emphasize that our goal is not to criticize our colleagues-we have been guilty too-but rather to help us all improve our science.
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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 | 0,014 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,034 |
| Communication savante | 0,009 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».