Online Personal Learning Networks for Older Adults: Impacts on Social and Mental Well-Being
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated retired older adults (age 55+) who use the Internet to facilitate their informal, self-directed learning by creating and maintaining their online personal learning networks (oPLNs), and how such use impacts their personal, social, and mental well-being. Guiding this examination were particular research questions that specifically queried the perceived value of their oPLNs to activate and self-direct their informal learning. The web-conferencing tool WebEx was used to conduct four synchronous online focus groups allowing a total of 15 voluntary, geographically dispersed participants from across Canada to share their experiences and insights. A thematic analysis of the focus group transcripts revealed themes informing how oPLNs facilitated their informal learning goals and influenced participants’ personal valuing of their online activity. As a component of results from the larger research study (Morrison, Litchenwald, & Krystkowiak, 2020; Morrison, Litchewald, & Tang, 2020; Morrison & McCutcheon, 2019) , the findings presented, drawn from the online focus group qualitative data, indicated positive perceived valuing of their informal learning via their oPLNs as well as indications of favorable social and mental well-being outcomes. Interpretive speculation is provided regarding how these informal online learning experiences and oPLNs in particular, may point to a favorable impact on similar retired older adults’ personal, social, and mental well-being.
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.
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 | 0,000 | 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 découle