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Enregistrement W4380187903 · doi:10.36922/ijps.339

The right to lifelong learning: Addressing policy challenges for late-life learning in Canada

2023· article· en· W4380187903 sur OpenAlexaboutno aff
Satya Brink

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Population Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRetirement, Disability, and Employment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLifelong learningPopulationAdult educationPolitical sciencePublic relationsEconomic growthSociologyLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,598
Score d'incertitude au seuil0,788

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,397
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,116 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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