Steering an Age-Friendly University (AFU) Initiative: Insights from Directors of Aging Centers
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,107 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,010 |
| Communication savante | 0,022 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».