A Social-Media Study of the Older Adults Coping with the COVID-19 Stress by Information and Communication Technologies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, we convey the results of our digital fieldwork within the current mediascape (English) by examining online reactions to an important source of cultural influence: the news media's depiction of older adult's stress, the proposals offered to older adults to assist them in coping with the stress of living in the COVID-19 pandemic, and finally, the responses of online commentators to these proposals. A quasi-automated social network analysis of 3390 valid comments in seven major international news outlets (Jan-June 2020), revealed how older adults were generally resourceful and able to cope with COVID-19 stress. For many in this technology-using sample, information and communication technologies (ICTs) were important for staying informed, busy, and connected, but they were not the primary resources for coping. Although teleconferencing tools were praised for facilitating new forms of intergenerational connection during the lockdowns, they were considered temporary and inadequate substitutes for connection to family. Importantly, older adults objected to uncritical and patronizing assumptions about their ability to deal with stress, and to the promotion of ICTs as the most important coping strategy. Our findings underline the necessity of a critical and media-ecological approach to studying the affordances of new ICTs for older adults, which considers changing needs and contextual preferences of aging populations in adoption of de-stressing technologies.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».