The right to lifelong learning: Addressing policy challenges for late-life learning in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Lifelong learning is essential to support optimum development, cope with life challenges, improve healthy autonomy and contribute to a just, sustainable, and prosperous society. The value of the legal right to lifelong learning is not well understood, tested, or applied, as lifelong learning is rarely extended to all people till the end of life. Education or learning was formally accepted as a human right under the Universal Declaration of Human Rights of 1948. Together with UNESCO Recommendation against Discrimination in Education (1960), these two international agreements ensure access, relevance, and equity of lifelong learning. Possible reasons for low compliance and slow implementation of lifelong learning to the end of life are discussed. Canada’s efforts can serve as a model for lifelong learning policies for later life because, as a federated country, it requires national and provincial laws to work together to achieve the same desired outcome for lifelong learning across thirteen different provinces and territories. Furthermore, for the first time, the 2021 Canadian census provided detailed data for the population aged 65–100 years, and it supports evidence-based policy development regarding for whom, when, what, when, where, and how lifelong learning outcomes can be provided nationally. A combination of need and capacity is a better measure than determining eligibility by age 65–100 years, and the quality of learning should be based on responsiveness to specific needs and its relevance to learners in the last four decades of life. The needs for knowledge range from life management, personal growth, societal contributions, and legacy for the future. Learning options should be continuous, encourage individual choice, and rely on geragogy. To be equitable, learning in later life should be delivered in formal, non-formal, or informal means in residential and institutional settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».