TOWARDS AN AGE-FRIENDLY UNIVERSITY: INSIGHTS FROM CULTURALLY DIVERSE COMMUNITY-DWELLING OLDER ADULTS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lifelong learning is essential for enhancing older adults’ self-esteem and social connections and expanding their capabilities. Including older adults on university campuses fosters intergenerational learning, where younger students benefit from their experiences and mentorship. This project addresses the growing emphasis on creating age-friendly universities by improving inclusiveness, diversity and equity at the University of British Columbia (UBC) Vancouver campus. The study, conducted in June and July 2024, engaged 25 community-dwelling older adults from diverse backgrounds—including Indigenous groups, multi-ethnic groups and people of color, LGBTQIA2+, and individuals with various physical and mental capacities—in audit walks with younger students across the campus. These walks assessed features related to “age-friendliness.” Group conversations before and after the walks provided valuable insights into participants’ perceptions of age-friendliness and feedback on current age-friendly university principles. Findings revealed a strong interest among older adults in continued learning, research collaboration, and mentorship opportunities. However, significant barriers were also identified regarding campus navigation, course registration, affordability, and communication. Additional concerns included safety issues, more accessible features, and improved transportation infrastructure. Participants also highlighted the importance of cultural inclusivity, such as multilingual resources and diverse art representations. This study not only reaffirms established age-friendly principles but also underscores the need to address environmental safety and accessibility from the perspectives of older adults. It advocates for a collaborative approach to developing an age-friendly university campus that effectively meets the needs of all its members, ensuring an inclusive environment for learners of all ages.
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 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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».