AN EVALUATION OF REIMAGINE AGING: A NEW THEORY-BASED PROGRAM TO REDUCE INTERNALIZED AGEISM
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Over the lifespan individuals may internalize ageist beliefs and as they enter older age, direct them towards themselves. This internalized ageism has many deleterious effects. Despite this, few theory-based interventions have attempted to decrease internalized ageism. As such, a six-week online program was developed including education, acceptance and commitment therapy, and attributional retraining to target mechanisms of change (psychological flexibility, mindfulness, perceived control, and empowerment). The six 90-minute sessions consisted of recorded videos, and discussion groups, with during and between-session activities also being part of the program. To evaluate the feasibility of this intervention, a sub-sample of 81 program participants (58 – 85 years old, 92% female) were sent an online questionnaire following each session. Each session received between 77 and 80 responses. Results were overwhelmingly positive. On a scale of 1 (not very useful) to 5 (very useful), roughly two-thirds (65%) rated the program as a whole very useful. Items participants felt the most important to learn included ageism information, acceptance and commitment therapy tools, and reimagining what it means to age well. Participant’s opinion on what they liked most about the program varied. Among others, common aspects identified were the informational videos, the activities, and the discussion groups. Roughly 81% of participants indicated that they completed the between-session activities, and 79% completed bonus activities. The vast majority indicated the program changed their views on ageism and/or internalized ageism. Going forward, we will evaluate this program’s ability to decrease internalized ageism, and the processes by which it achieves this.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».