Ageism toward older adults during the COVID‐19 pandemic: Intergenerational conflict and support
Notice bibliographique
Résumé
A cross-national representative survey in Canada and the U.S. examined ageism toward older individuals during the first year of the COVID-19 pandemic, including ageist consumption stereotypes and perceptions of older people's competence and warmth. We also investigated predictors of ageism, including economic and health threat, social dominance orientation, individualism and collectivism, social distancing beliefs, and demographics. In both countries, younger adults were more likely to hold ageist consumption stereotypes, demonstrating intergenerational conflict about the resources being used by older people. Similarly, young adults provided older people with the lowest competence and warmth scores, though adults of all ages rated older individuals as more warm than competent. Particularly among younger individuals, beliefs about group-based dominance hierarchies, the importance of competition, and the costs of social distancing predicted greater endorsement, whereas beliefs about interdependence and the importance of sacrificing for the collective good predicted lower endorsement of ageist consumption stereotypes. Support for group-based inequality predicted lower perceived competence and warmth of older individuals, whereas beliefs about interdependence and the importance of sacrificing for the collective good predicted higher perceived competence and warmth of older individuals. Implications for policies and practices to reduce intergenerational conflict and ageist perceptions of older individuals are discussed.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».