USING THE AGE-FRIENDLY INVENTORY AND CAMPUS CLIMATE SURVEY AT A MAJOR CANADIAN UNIVERSITY
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Since the University of Calgary became a member of the AFU Global Network, establishing a benchmark of the institution’s age-friendliness has been a priority for the Brenda Strafford Centre on Aging. The Age-Friendly Inventory and Campus Climate Survey was selected for our baseline assessment because it captures both objective and subjective elements of age-friendliness that align with the AFU principles. Prior to data collection, the instrument was modified for our national and institutional context by adding, removing, and changing the language of some items. The Age-Friendly Inventory was completed by administrators to determine the current status of our campus practices and environmental features, while the Campus Climate Survey was completed by faculty, staff, and students to understand their awareness and perceptions of these practices and features. A total of 10 administrators, 178 faculty, 608 staff, and 1167 students participated in the assessment. The results indicated that our university is moderately age-friendly, but participants were generally unaware of its age-friendly elements. To generate action items from the results, we analyzed the data further. Each inventory and survey item was mapped onto the AFU principle it most closely aligned with and then grouped with similar items to form categories for each principle. Through this process we identified areas of strength and growth for each principle, and prioritized principles (1, 4, 6, and 10) for our Centre to address. The findings from this study will inform an action plan to raise awareness of and enhance the University of Calgary’s age-friendliness.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».