PERCEPTIONS OF PERPETRATORS OF AGEISM
Notice bibliographique
Résumé
Abstract What are the consequences for perpetrators who engage in different types of ageism? We compared young (n=316), middle-aged (n=464), and older adults’ (n=273) perceptions of a perpetrator who engaged in an ageist action. Participants read a vignette about a pedestrian (the perpetrator) offering unwanted help to an older woman crossing the street. We manipulated the ageism type (benevolent or hostile), the reaction of the older target (acceptance, moderate confrontation or strong confrontation) and assessed the overall impression of the perpetrator. Main effects emerged for Ageism Type and Age Group. Overall, participants rated the perpetrator more positively in the benevolent condition compared to the hostile condition. Middle-aged and older adults rated the perpetrator more positively than young adults did. A Time x Confront interaction suggested that the perpetrator’s overall impression was not impacted when the target of the ageist act accepted the action or moderately confronted the perpetrator. In contrast, when the target confronted the perpetrator strongly, the overall impression of the perpetrator decreased. An Ageism Type x Age Group x Time interaction on overall impression also emerged. There were no age differences when the perpetrator committed a hostile act of ageism. In contrast, in the benevolent condition young and older adults perceived the perpetrator more negatively after the target’s reaction, whereas middle-aged adults did not adjust their impression. Taken together, these results suggest that young and older adults may be less accepting of benevolent ageism compared to middle-aged 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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».