WE CAN’T AVOID IT. IT’S THERE! AGEISM EXPERIENCED BY DIVERSE CULTURAL GROUPS IN OTTAWA, CANADA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Discrimination based on age is pervasive across Canada. Little is known about the experiences of ageism among diverse cultural groups. The purpose of this pilot study was to explore the perceptions of ageism among culturally diverse older adults in Ottawa, Canada. Methods: Three focus groups were conducted with Chinese, Arab, and Indian older adults in Ottawa in June 2016. An 8-item protocol was developed to guide the discussions. Qualitative data were analyzed using open, axial, and selective coding. Results: Twenty-five culturally diverse older adults (9 Chinese, 6 Arab, and 10 Indian) participated in the focus groups. All described personal positive and negative examples of discrimination based on their age without being familiar with the term “ageism”. Several described their experiences with the intersection of age, race, and gender, although these interpretations varied by cultural group. Ageism in the media was also easily recognized. Participants recommended using specific content, communication channels, and organizations to counteract ageism. Discussion: This pilot study helped to illustrate that ageism is a societal problem that requires a societal solution. As Canada’s population becomes older and more diverse, important efforts are needed to raise awareness of ageism.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».