SILVER TSUNAMIS, GRAY TIDES, AND DEAD WOOD: EXPLORING AGEIST METAPHORS AT THE INTERSECTION OF AGING AND CLIMATE CHANGE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper explores the ageist metaphorical language that links demographic change and climate change from a cultural gerontological perspective. Older adults are often labeled as ‘vulnerable’ and ‘at risk’ in the face of the climate crisis, framing it as a costly public health challenge. Simultaneously, they face criticism and animosity, being perceived as contributors to environmental degradation. The metaphorical realms of aging and climate change converge in ageist metaphors such as ‘the silver tsunami’ or ‘the gray flood’ that reinforce the image of the double burden allegedly represented by older people. Canadian sociologist Stephen Katz labeled this perspective “alarmist demography,” challenging the notion that the threat arises from a growing, demanding, and relatively affluent group relying on the welfare state, burdening younger generations (1992, 203). Scrutinizing the rising ageism in climate change discourse, this paper illustrates how ageist metaphors might act as a veil, concealing other socio-political issues that warrant attention, such as social inequalities. To showcase this phenomenon, we will use examples from media and film as well as Margaret Atwood’s short story “Torching the Dusties” (2014), which depicts young people setting nursing homes on fire, burning down “the dead wood” to force the old to “make room” for the young. Using such recent cultural representations, we will make the dangerous ageism inherent in the double burden narrative very explicit. To conclude, the paper shows that generational warfare is not helpful, and that tackling climate protection requires a collective effort involving all generations.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,029 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».