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Enregistrement W4405961065 · doi:10.1093/geroni/igae098.1431

AGE INCLUSIVITY DOMAINS OF HIGHER EDUCATION (AIDHE): A MODEL TO SUPPORT AGE-DIVERSE STUDENTS, FACULTY, AND STAFF

2024· article· en· W4405961065 sur OpenAlexaboutno aff
Joann M. Montepare, Nina M. Silverstein, Cal Halvorsen

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRetirement, Disability, and Employment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationPsychologyHigher educationMathematics educationPedagogyMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Age Inclusivity Domains of Higher Education (AIDHE) model (adopted in 2023 by GSA and its Academy for Gerontology in Higher Education) offers a guiding framework for how institutions of higher education can assess age-inclusive practices that impact students, faculty, and staff across seven domains of institutional function. In this symposium, presenters describe campus practices in three high-need, high impact domains: Teaching and Learning, Personnel, and Student Affairs. To begin, Bowen and colleagues (UMass Boston/Lasell University) will describe the AIDHE model and research using the Age-Friendly Inventory and Campus Climate Survey (ICCS) which identified challenges within each domain along with evidence-based transformative and actionable strategic approaches. Reflecting the domain of Teaching and Learning, Porter (University of Manitoba) will describe a new micro-certificate program, Facilitating Older Adult Learning, that provides educators with pedagogical design tools to select and evaluate appropriate learning strategies for supporting effective older adult learning. Reflecting the domain of Student Affairs, Galucia and Morrow-Howell (Washington University in St. Louis) then will describe their research with admissions, career services, and DEI staff about how to best support non-traditional aged students. They will also discuss Next Move, a program for graduate students returning to school after substantial work and life experiences. Reflecting the domain of Personnel, Kaskie (University of Iowa) will discuss the aging professorate and how institutions can modify human resource policies and programs to provide more opportunities for aging faculty and staff to remain healthy and productive. Halvorsen (Boston College) will serve as discussant. Age Inclusivity in Higher Education Interest Group Sponsored Symposium

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0030,018
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,200
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,289 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2024
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