MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413955925 · doi:10.1080/02701960.2025.2551966

Courageous conversations: The possibilities and practicalities of discussing death when teaching gerontology

2025· article· en· W4413955925 sur OpenAlexaff
Samantha Teichman, Albert Banerjee

Notice bibliographique

RevueGerontology & Geriatrics Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensSt. Thomas UniversitySimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationMedicineGerontologySociologyEngineering ethicsPsychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When developing curricula in gerontology related to families and health, we often relegate death and dying, end-of-life care, and bereavement to the last topic of the course. However, what if we were to restructure our classes to consider death and dying first? This paper explores pedagogical and practice-based strategies for integrating death education into gerontology curricula from the outset. Guided by the Compassionate Communities approach to palliative care (Kellehear, 2005), which emphasizes that experiences of death, dying, and bereavement extend beyond professional domains, we argue that gerontology educators are uniquely poised to support public engagement with mortality. Engaging with these topics early in the curriculum encourages reflection on death, finitude, and grief, benefiting both students and instructors. We ask: how can this be done effectively? As educators, we too need to learn how to engage with this topic meaningfully and become comfortable with discomfort. Drawing from our own teaching experiences, we highlight how tools, such as the arts and Death Cafés can provoke critical insights on how grief and death inform the life course. An online appendix of resources is provided to support instructors in teaching students about death and exploring their own relationship to mortality as part of this process.

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,064
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,169

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,064
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0180,020
Communication savante0,0130,016
Science ouverte0,0030,021
Intégrité de la recherche0,0060,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,328 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGerontology & Geriatrics EducationMême sujetEmpathy and Medical EducationTravaux en français237 207