STANDING UP TO AGEISM: PERCEPTIONS OF SIXTY AND EIGHTY YEAR-OLD ADULTS WHO REJECT BENEVOLENT AGEISM
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Older people encounter ageism in a variety of daily contexts, yet the consequences of confronting ageist behavior by older targets are not well understood. The present study asked whether the age of the older target who accepts versus rejects an act of benevolent ageism results in different impressions of the older target. Young (N = 368) and older (N = 388) adults read a scenario in which either a 60 or 80 year-old individual accepted or rejected benevolent ageism in the form of unwanted help. Participants then evaluated the older target’s warmth, competence, and overall impression of the target. Consistent with pre-registered hypotheses, competence ratings increased but warmth and overall impression ratings decreased when the older target rejected benevolent ageism compared with accepting it. Also consistent with predictions, older participants rated the older target more positively on all measures compared with younger participants. Surprisingly, the 80 year-old target was rated as warmer and made a more positive overall impression than did the 60 year-old target. Target age did not moderate reactions to accepting or rejecting unwanted help, suggesting that perceivers did not distinguish between young-old and old-old targets when evaluating an older target that confronts benevolent ageism. Taken together, these findings are consistent with research on confronting prejudice in general, whereby such confrontations can result in both positive and negative outcomes. Although older adults may reaffirm their competence through rejecting benevolent ageism they will also face the social cost of being viewed as less warm.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».