Gerontology competencies: Construction, consensus and contribution
Notice bibliographique
Résumé
The Academy for Gerontology in Higher Education (AGHE) in 2014 approved the first integrative "Gerontology Competencies for Undergraduate and Graduate Education"©. This article describes the background, thought development, guiding framework and consensus process for its construction. A modified Delphi method utilizing seven review rounds within three developmental cycles, with gerontology educators from 30 institutions, achieved input and consensus. The comprehensive framework has ten major domains, employs three categories each including multiple selective competencies. Six Category I competencies are essential orientations to gerontology. Four Category II competencies are "interactional" processes of knowing and doing across the field. Category III provides eight selective competencies for sectors where gerontologists may work. From educators' feedback, gerontology characteristics emerged: multi-system approaches; interdisciplinary; communication of older adults' "voices" and strengths; research utilization. The discussion includes the contribution of competency-based gerontology to students and aging workforce development as well as next steps, outcome measurement, levelling and accreditation.
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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 | 0,171 | 0,176 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».