UNDERSTANDING INTERGENERATIONALITY: THEORIES, REFLECTIONS, AND EXPERIENCES
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research into different aspects of intergenerationalities continues to develop at a considerable pace for individuals, communities, and society more generally. A number of programs and practices for older people are organized around the presumed benefits of intergenerational interaction between younger and older people, 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 poster reviews and discusses dominant theoretical frameworks including reflections and experiences from intergenerational learning programs in Canada (e.g. Co-Housing). It documents how the field of intergenerationality is conceptualized and executed in the realms of theory and practice; how models retain age and stage-based assumptions, including the polarizing discourses of ‘decline’ and ‘activity’; and discusses the implications for methodology, application, and outcome measures. By understanding the underlying assumptions utilized in the field of intergenerational learning, this poster makes an important contribution to the theoretical foundations, methods, and approaches, that are required to build more appropriate intergenerational landscapes.
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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 | 0,017 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,050 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».