Adult Learning for Active Citizenship: Exploring Learning Pathways around Citizenship and Participation in Community Organizations and Governance
Notice bibliographique
Résumé
Understanding what motivates adult to engage in various learning endeavours across the lifespan often involves tracing multiple complicated and interconnected factors. Both formal and informal educational contexts determine how individuals will be politically involved through different stages in their lives. In a current study on lifelong learning, citizenship, and participation in community-based organizations in Canada, the possibilities and challenges of developing a more networked approach towards governance to support an active and engaged citizenry is explored. This study is funded by the Canadian Council on Learning (CCL) and builds on previously completed research around women’s lifelong learning trajectories in adult and higher education in Canada funded by the Social Science and Humanities Research Council of Canada, as well as a previous CCL study on life histories of women as active citizens. The findings reveal a complex meshwork of factors that shape decisions around participation in both formal and informal learning contexts to become “active citizens”. Differing perspectives are explored around the role of government, community-based organizations (CBO’s), and volunteer participation as these relate to governance. Critical discourses in citizenship are used to explore how localized factors are often influenced by the effects of globalization and neoliberalism.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».