AGE INCLUSIVITY DOMAINS OF HIGHER EDUCATION (AIDHE): A MODEL TO SUPPORT AGE-DIVERSE STUDENTS, FACULTY, AND STAFF
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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.
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 ».