Overlooked and Underestimated: Experiences of Ageism in Young, Middle-Aged, and Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Although the prevalence of ageism against older people has been well-established, less is known about the characteristics of those experiences or the experiences of young and middle-aged adults. The present study addressed these gaps by examining young, middle-aged, and older adults' self-reports of an ageist action they experienced. METHODS: Participants' descriptions were coded for the domain in which the ageist experience occurred, the perpetrator of the ageist experience, and the type of ageist experience. RESULTS: Young adults most commonly reported experiencing ageism in the workplace with coworkers as perpetrators. Middle-aged and older adults also reported ageism in the workplace; however, they also frequently reported experiencing ageism while seeking goods and services. Perpetrators of ageism varied more widely for middle-aged and older adults. Regardless of one's age, ageism was commonly experienced in the form of a lack of respect or incorrect assumptions. DISCUSSION: The findings enhance our understanding of ageism across adulthood by considering the domains, perpetrators, and types of ageist expressions that adults of all ages encounter. They also suggest that interventions to reduce age bias will require multifaceted approaches that take into account the different forms that individuals experience across the life span.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».