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Enregistrement W2121110241 · doi:10.21225/d5qw2b

Just Plain Rhetoric? An Analysis of Mission Statements of Canadian Universities Identifying Their Verbal Commitments to Facilitating and Promoting Lifelong Learning

2005· article· en· W2121110241 sur OpenAlexaffvenueabout
Carolin Kreber, Christine Mhina

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of University Continuing Education · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Education and Multiculturalism
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLifelong learningGovernment (linguistics)RhetoricHigher educationSociologyPublic relationsDemocracyPedagogyPolitical sciencePsychologyLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past decade, many government and policy documents have highlighted with greater urgency the need for lifelong learning. What do present mission statements of Canadian universities have to say regarding lifelong learning? In researching this question we analyzed the institutional mission statements of 58 Canadian universities to identify the extent to which these expressed commitments to facilitating and promoting lifelong learning. While mission statements cannot serve as proof of institutions actually enacting the goals and ideals by which they choose to portray themselves to the public, they still yield insight into the values institutions recognize as important. This article first proposes a model of conceptualizing lifelong learning in higher education. It distinguishes three dimensions of lifelong learning (the adaptive, the personal, and the democratic) and two aspects (lifelong learning as a goal and life-long learning as a process). From this three by two matrix we derive six categories of lifelong learning in or through higher education. We then use these six categories as a priori codes for our deductive anal- ysis of mission statements. We present and discuss the outcomes of our study, note differences with regards to institutional type, and make some suggestions for future research.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,917
Score d'incertitude au seuil0,602

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0110,016
Études des sciences et des technologies0,0170,009
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,294 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations17
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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