INTEGRATING AGE INCLUSIVITY WITH DEI EFFORTS ON AGE-FRIENDLY UNIVERSITY (AFU) CAMPUSES
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The pioneering Age-Friendly University (AFU) initiative, endorsed 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 age-diverse, older populations through more age-friendly programs, practices, and partnerships. Over 85 institutions in the United States, Canada, European countries, and beyond have joined the global network and endorsed the 10 AFU principles, with even more showing interest in becoming partners in the movement. One key foundational area identified by AFU research efforts and partners is integrating age inclusivity with ongoing diversity, equity, and inclusion (DEI) efforts on campuses. This symposium explores the need for this integration featuring AFU partners who will offer their observations and recommendations. Bowen and colleagues will open the session with data from their national study of age-friendliness in U.S. institutions to describe their insights regarding the state of age diversity on campuses and the experiences of students, faculty, and staff that call for greater age inclusivity. Morrow-Howell and colleagues will present data from interviews with DEI officers that identify institutional considerations for inclusion efforts. Andreoletti and colleagues will offer specific curricular and related strategies for connecting age-inclusivity efforts with DEI campus efforts. Gugliucci will discuss considerations regarding age-inclusive images and messages in health professions education including the inclusion of identifiable DEI objectives in syllabi. As discussant, GSA president Lichtenberg will comment on age-inclusivity efforts in higher education within GSA’s broader commitment to diversity, equity, and inclusion.
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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 | 0,020 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,008 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,033 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».