COLLABORATIVE INTERNATIONAL EXPERIENTIAL LEARNING IN GERONTOLOGY: AGING GLOBALLY INITIATIVE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Population aging is greatly impacting future generations of healthcare providers tasked with improving the healthcare systems they are inheriting. In this presentation, we introduce an innovative example of how students, researchers, educators and community partners from Canada and Scandinavia came together to comparatively explore models of health, social care, and welfare to advance global health. Collaborative international experiential learning in gerontology is an approach that broadens the application of academic theory outside classroom in an international context. It includes authentic reflection, develops transferable skills and strengthens employability. Our network supports future generations of healthcare professionals in becoming global-ready graduates. We highlight a collaborative course called Aging Globally: Lessons from Scandinavia, initiated at Western University, Canada in 2018, and delivered in partnership with OsloMet University (Norway), Karolinska Institutet (Sweden) and seven non-academic partners, such as Socialstyrelsen and Silviahemmet (Sweden) and Cycling without Age (Denmark). Over the past seven years, the course involved 425 students and 24 professors from Health Studies, Occupational Therapy, Physiotherapy, Nursing, and Technology, Science and Design programs. Student outcomes include expended knowledge, cultural competencies, and transferable skills. The course was a catalyst for three curriculum development grants totaling CAD $2 million, enrichment of the curriculum with 57 international internships and 13 exchanges, 12 summer courses, and new research partnerships, lifting international education in gerontology to a new level. Presenters will share experiences, evidence of impact on students, and describe joint efforts to inspire social change and sustainability of improved quality of life and well-being for older adults everywhere.
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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 | 0,013 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».