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Enregistrement W2900114283 · doi:10.1093/geroni/igy023.1388

A CRITICAL PERSPECTIVE ON CURRENT MODELS OF INTERGENERATIONAL LEARNING

2018· article· en· W2900114283 sur OpenAlexaff
Stephanie Hatzifilalithis, Annick Grenier

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensHamilton Health SciencesMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPacePerspective (graphical)Erikson's stages of psychosocial developmentField (mathematics)Social learningPsychosocialPsychologyLife spanSociologyDevelopmental psychologyComputer sciencePedagogyArtificial intelligenceGerontologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research into different aspects of intergenerationalities continues to develop at a considerable pace for individuals, communities, and society. Multiple practices for older people are organized around the presumed benefits of intergenerational interaction, with intergenerational programming operating as a taken-for-granted practice. However, the merits of this approach, the models that inform practice, and the learning that takes place between older and younger people, remain under-theorized. This paper discusses dominant theoretical frameworks including developmental and psychosocial models of intergenerational learning such as the Social Cognitive Learning model, and the Life Span approach (Erikson 1963; VanderVan, 2011). It documents how the field of intergenerationality is conceptualized in the realms of learning; how models retain age and stage based assumptions, including the polarizing discourses of ‘decline’ and ‘activity’. By understanding the underlying assumptions of intergenerational learning, this paper makes an important contribution to the theoretical foundations that are required to build intergenerational landscapes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,392
Score d'incertitude au seuil0,362

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,364 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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