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Enregistrement W3114121794 · doi:10.1093/geroni/igaa057.1789

Steering an Age-Friendly University (AFU) Initiative: Insights from Directors of Aging Centers

2020· article· en· W3114121794 sur OpenAlexaboutno aff
Joann M. Montepare, Kimberly Farah

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of New England
Mots-clésGeneral partnershipMandateHigher educationInstitutionProgram directorExecutive directorTimelinePolitical scienceMedical educationPublic relationsGerontologySociologyManagementMedicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The pioneering Age-Friendly University (AFU) initiative, endorsed in 2016 by GSA’s Academy for Gerontology in Higher Education (AGHE), calls for institutions of higher education to respond to shifting demographics and the needs of our aging populations through more age-friendly programs, practices, and partnerships. Over 65 institutions have joined the AFU network and adopted the 10 AFU guiding principles. This symposium will feature leaders at AFU campuses representing centers on aging and gerontology programs who will discuss why their institution joined the initiative, their age-friendly campus vision, and their recommendations for mounting an AFU initiative. AFU Director Charness (Florida State University) will describe launching an AFU initiative from the perspective of a state university, with a focus on critical discussion points, the concerns of upper administration, and the timeline for completion of the process. AFU Director Porter (University of Manitoba) will discuss how the Centre on Aging has been using its mandate as a research centre to advance the age-friendly movement through research, knowledge mobilization, training, and partnership initiatives. AFU Director Schumacher (University of Maryland Baltimore County) will talk about how the AFU framework has served as a platform for new and constructive synergies among gerontology programs, centers on aging, health systems, and higher education. AFU Director Gugliucci (University of New England) will discuss strategies for leading health professions education programs within an AFU framework, with special attention to AGHE resources available to support these efforts. Directors of Aging Centers Interest Group Sponsored Symposium.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,107
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,069
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,567

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1070,069
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0240,010
Communication savante0,0220,009
Science ouverte0,0050,022
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2020
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