Narrative Gerontology: Countering the Master Narratives of Aging
Notice bibliographique
Résumé
Narrative approaches to understanding later life are increasingly being used within gerontology, albeit in limited ways. These limits include the number and types of narratives that “count” as knowledge or data as well as narrowly applied methods for analysis and interpretation. Within the gerontology field, the overriding assumption is still one that presumes that the stories we tell are the stories we are. Still missing are critical questions of whether dominant narrative approaches in the field truly give voice to the experience or instead perpetuate master narratives of later life. If so, what counter narratives are available? For example, in oral interviews, there is often little consideration given to the context in which the narratives unfold. In written narratives, the almost exclusive use of the first-person memoir format shapes what stories are voiced and which are silenced. In this paper, I draw from my own research within narrative gerontology to illustrate some of the challenges with how narratives are elicited, analyzed, and interpreted within the field in both oral and written approaches and suggest directions for future narrative work.
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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 | 0,055 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,062 |
| Communication savante | 0,018 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».