Understanding the Intersection of Ageism and Dementia‐Related Stigma During the American Presidential Election: A Thematic Analysis of Social Media Discourse
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: When the United States (U.S.) Presidential Election was announced in 2024, Joe Biden and Donald Trump were two of the oldest candidates in election history. This circumstance contributed to sentiments of ageism and dementia-related stigma. Although ageism and dementia-related stigma frequently intersect, there is a paucity of research exploring these interconnected issues. This study used tweets from X (formerly Twitter) to understand the intersection of ageism and dementia-related stigma on social media during the 2024 U.S. Presidential Election. METHOD: We purchased a professional developer account to access the official Application Programming Interface (API) of the social media platform X. We collected relevant tweets from X using the Tweepy application in Python during the U.S. Presidential Election campaign from February 11-25, 2024. Using filters, 1,254 relevant posts were analyzed using thematic analysis. Actions were taken to support trustworthiness and rigor such as inter-rater reliability coding and the creation of a thematic map. RESULT: Based on our thematic analysis, four main themes were identified: 1) dehumanization of older adults: "ancient fossils are running for office," 2) dementia-related ridicule: "demented addled candidate," 3) old age as an inherent weakness: "they're both too old; and 4) fear of perceived incompetence: "the fear is palpable." CONCLUSION: Our findings shed light on how social media discourse can threaten the credibility of older political leaders by shifting the focus from campaign policies to dementia-related stigma and ageism. The persistent questioning of the candidates' competence, coupled with ageist rhetoric, may undermine the credibility of older political leaders and public trust in the electoral system. Further research is needed to address the impact of ageism and dementia-related stigma on political leaders' credibility and the larger electoral system.
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 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 | 0,015 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,012 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».