A Conversation about Ageism: Time to Deinstitutionalize Long-Term Care?
Notice bibliographique
Résumé
Ageism is arguably one of the least challenged forms of discrimination globally and manifests in many obvious and subtle ways. Situating our conversation within the context of COVID-19, we discuss peculiar and unchallenged forms of ageism in current times as well as the intersections with other forms of discrimination such as ableism, racism, sexism, and heterosexism. We highlight the limits of current understandings of ageism, specifically those that seek to identify positive aspects of ageism without appreciating how these forms of ageism reinforce inequalities among older adults. With regards to spatial manifestations of ageism, we explore the failure of critiques of institutionalization to include older people. Only in the context of “mass death” during COVID-19 has the public eye turned toward the problems of long-term residential care facilities as spaces of care, yet disabled, mad, and D/deaf people and allies have challenged the mass institutionalization of disabled people for decades, highlighting how physical and social segregation constitutes an obvious form of ableism. Institutions are notorious for their physical, spiritual, and emotional harms, but when it comes to residential long-term care for older people, especially older people living with dementia, responses to segregation and isolation have generally been ambivalent. Even aging studies scholars call for “transformation” but do not call for the elimination of large-scale institutions (e.g., Theurer et al.). We discuss this softer critique from aging studies, raising questions about whether institutionalized and segregated congregate living for older people is inherently discriminatory, and we consider the implications for families, health care administrators, researchers, and scholars working in the field of long-term residential care.
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.
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 | 0,039 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,056 |
| Communication savante | 0,018 | 0,038 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,042 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».