Representations of Older Adults’ Digital Literacy in Canadian News Media: Critical Discourse Analysis Using Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2
Notice bibliographique
Résumé
Background: The transition of social and health services to digital platforms has significant implications for the inclusion and well-being of older adults. Digital literacy is a key determinant of health and equity, particularly as services shift to digital platforms. For older adults, this is crucial for accessing essential services and information, aiding in emergency resource navigation and information access. Objective: This study examines how Canadian news media portray older adults' digital literacy, using the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2) framework to guide the analysis. Methods: News media articles from Canada, published from May 4, 2023, to July 4, 2024, were analyzed. Articles were identified through database searches and manual reviews, with inclusion criteria focusing on mentions of older adults and digital literacy. Critical discourse analysis was conducted using UTAUT2 factors to interpret the media narratives. Results: Of the 103 articles reviewed, 54 met the inclusion criteria. Four key themes emerged: (1) Performance and effort expectancy: media frequently depicted older adults as needing significant help with digital technologies, indicating potential digital ageism. (2) Social influence: fearmongering narratives suggest insufficient technological skills could result in social exclusion and limited access to essential services. (3) Facilitating conditions: articles highlighted older adults' susceptibility to digital scams and fraud, reinforcing digital ageism. (4) Hedonic motivation: media portrayals emphasized active aging, illustrating how digital tools, such as home security systems, can enhance independence and quality of life. Conclusions: Many media narratives on older adults' digital literacy perpetuate digital ageism. The study highlights how negative portrayals of older adults' digital skills and their exclusion from digital spaces underscore the need for more inclusive media representations. Findings suggest that media outlets could play a crucial role in shifting to more supportive portrayals of older adults' engagement with technology. Improving media portrayals can enhance digital engagement and preparedness among aging populations, contributing to better overall quality of life.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».