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Enregistrement W3086072067 · doi:10.1093/geront/gnaa131

Caremongering and Assumptions of Need: The Spread of Compassionate Ageism During COVID-19

2020· article· en· W3086072067 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Gerontologist · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Stereotype (UML)PsychologyConversation2019-20 coronavirus outbreakSocial distanceSocial psychologySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)SociologyMedicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) pandemic has highlighted the pervasive ageism that exists in our society. Although instances of negative or hostile ageism have been identified, critical attention to the nuances of ageism throughout the pandemic, such as the prevalence and implications of positive or compassionate ageism, has lagged in comparison. This commentary uses stereotype content theory to extend the conversation regarding COVID-19 and ageism to include compassionate ageism. We offer the "caremongering" movement, a social movement driven by social media to help individuals affected by COVID-19, as a case study example that illustrates how compassionate ageism has manifested during the pandemic. The implications of compassionate ageism that have and continue to occur during the pandemic are discussed using stereotype embodiment theory. Future actions that focus on shifting attention from the intent of ageist actions and beliefs to the outcomes for those experiencing them are needed. Further, seeking older individuals' consent when help is offered, recognizing the diversity of aging experiences, and thinking critically about ageism in its multiple and varied forms are all required.

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.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil0,456

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,259 · 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