MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4324026834 · doi:10.1177/07334648231161937

Ageism against Older Adults: How do Intersecting Identities Influence Perceptions of Ageist Behaviors?

2023· article· en· W4324026834 sur OpenAlexfundno aff
Hannah M. Gans, Michelle Horhota, Alison L. Chasteen

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Gerontology · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPrejudice (legal term)PerceptionPsychologyOlder peopleWhite (mutation)Identity (music)Social psychologyRace (biology)Developmental psychologyGerontologyGender studiesMedicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most ageism research has focused on prejudice against older people without considering their multiple intersecting identities. We investigated perceptions of ageist acts that targeted older individuals with intersecting racial (Black/White) and gender identities (men/women). Both young (18-29) and older (65+) adult Americans evaluated the acceptability of a variety of instances of hostile and benevolent ageism. Replicating prior work, benevolent ageism was seen as more acceptable compared to hostile ageism, and young adults rated ageist acts as more acceptable than older adults. Small intersectional identity effects were observed such that young adult participants perceived older White men to be the most acceptable targets of hostile ageism. Our research suggests that ageism is viewed differently depending on the age of the perceiver and the type of behavior exhibited. These findings also suggest intersectional memberships should be considered, but further research is needed given the relatively small effect sizes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,453
Score d'incertitude au seuil0,855

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,325 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Applied GerontologyMême sujetAging and Gerontology ResearchTravaux en français237 207