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Enregistrement W4413820711 · doi:10.2196/69373

Representations of Older Adults’ Digital Literacy in Canadian News Media: Critical Discourse Analysis Using Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2

2025· article· en· W4413820711 sur OpenAlexafffundvenueabout
Alixe Ménard, Alexandra Maharaj, Sarah Fraser, Tracey O’Sullivan

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of Ottawa
Mots-clésDigital mediaInclusion (mineral)NarrativeSocial mediaPsychologyLiteracyDigital literacyPublic relationsSociologyInternet privacySocial psychologyPolitical scienceComputer sciencePedagogyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,262
Score d'incertitude au seuil0,918

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,343 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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