Intersectional Ageism: Prescriptive Stereotypes and Moral Judgments of Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research on ageism has primarily focused on descriptive stereotypes, while prescriptive expectations—societal beliefs about how older adults should behave—have received less attention, particularly in relation to intersecting identities. When older adults do not conform to these expectations, they may experience negative social consequences, and drawing from intersectionality research, these consequences are likely to vary among older adults with different intersecting identities. To examine these dynamics, we surveyed 355 young adults on societal pressures placed on older adults with intersecting identities. Using a modified Succession, Identity, and Consumption scale (North & Fiske, 2013), we varied the target’s race (Black, White) and gender (man, woman). In a separate analysis, participants also rated the perceived immorality of these targets in society. We found that succession-based prescriptive stereotypes—specifically the expectation that older adults should make room for younger generations—varied by intersectional identity, such that older White men were most strongly expected to adhere to this stereotype. A separate analysis of moral violation ratings revealed that perceptions of immorality also varied across intersectional targets, with older White men rated as the greatest moral violators in society. These findings demonstrate that prescriptive age stereotypes and moral judgments are shaped by intersecting identities. Older White men were most strongly expected to step aside for younger generations and were also rated as the greatest moral violators in society. This highlights the need for further research on how intersectional biases shape perceptions of aging and the distinct social consequences older adults face in different domains.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».