Envisioning a McGill University lifelong learning and living (L4) community
Notice bibliographique
Résumé
Lifelong learning and cognitive resilience are integral to a changing 21st century education paradigm for learners of all ages, as they are for health and well being of the individual student and wider community. Neuroscience in particular is continually making inroads on the impact that learning has on the brain and the interrelationships between body and mind that help to maintain physical and intellectual capacity over a lifetime. There is a long-standing community dedicated to sustainable lifelong learning on campus, the McGill Community for Lifelong Learning (MCLL). There are also worldwide efforts underway to promote lifelong learning in the context of age friendly cities under the auspices of UNESCO and the World Health Organization. Moreover, the international network of Age Friendly Universities, Lifelong Learning Institutes and over 200 University Based Retirement Communities (UBRCs) in the USA offer resources, guidelines, operating principles and research for building unique and innovative local responses to the changing demographics, increased cultural diversity and technological changes in education futures for learners in a given community. The poster will highlight national and international research initiatives and networks to enhance well-being and mental health through lifelong learning.Different L4 community options will be explored, building on MCLL’s peer learning experience over the past 27 years. It will reflect opportunities for interdisciplinary collaboration with university and wider Montreal community stakeholders, including health care professionals, caregivers, and educators.The poster will demonstrate that a lifelong learning approach to whole person care has the potential to be transformative.
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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 | 0,008 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,029 | 0,011 |
| Communication savante | 0,015 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,045 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,005 |
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 ».