Domestic and International Perspectives on Financing Adult Education and Training
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Adult education and training (AET) over the life-course is necessary to participate in economic, social, and political activities in the time of globalization and technological advancement. However, little research has been done to identify mechanisms to fund AET opportunities among middle-aged and older adults from a comparative international perspective. Our study aimed to identify strategies to finance AET opportunities for middle-aged and older adults through an international lens, to help identify barriers and facilitators in effort to best support adult learners regardless of education background or socioeconomic characteristics. We carried out a descriptive qualitative study to facilitate an in-depth understanding of funding mechanisms available to adult learners in the selected countries, from the perspective of adult education and policy experts. Data were collected using semi-structured interviews with 61 international adult education experts from government agencies, non-governmental organizations, and education institutions. Our informants represented 10 countries including Australia, Canada, Germany, Italy, the Netherlands, Norway, Singapore, Sweden, the United Kingdom, and the United States. Data included at least one in-depth phone or web-based qualitative interview per informant in addition to information gathered from written materials (e.g., peer-reviewed publications and organizational reports). We identified three financing options that arose as themes: government-sponsored funding; employer-sponsored funding; and self-funding. We found that government-sponsored funding is especially important for low-skilled, low-income older adults for whom employer-sponsored or self-funding is not available. Our results have implications for lifelong AET policy changes, such as adaptations of successful AET funding programs across global communities.
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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 | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».