Caremongering and Assumptions of Need: The Spread of Compassionate Ageism During COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,010 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,043 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».