Identifying and prioritizing the components of the learning city with an emphasis on the lifelong learning
Notice bibliographique
Résumé
The learning city has been a new concept aimed at the mobilization of the resources for the learning of all the citizens throughout their lives and in all places to promote the individual and economic development, and the social cohesion. This concept has various dimensions and components, extracted by the researchers and institutions. In this research, the dimensions and indicators of the learning city from the viewpoint of the Canadian Council for Learning, the European Commission and the UNESCO Institute of Lifelong Learning, with emphasis on the concept of the lifelong learning would be investigated. It was a descriptive-analytic research. The research sample included 20 formal education experts and the University professors at the study area of Qazvin city. The final learning city components in five dimensions, including »the formal education system«, »learning in the communities and families«, »learning at work«, »technology and the learning quality« and »the learning culture« have been extracted and analyzed using AHP analysis method and the priorities have been identified in each dimension. The results showed that the most important dimensions of the learning city are the formal learning and learning in the communities and families. Accordingly, the most important components of the learning city are: »the extension of the formal education«, »the use of the trained educators«, »support for the education of the disadvantaged groups«, »encouraging the continuous learning in the family and society« and »learning through the media and cultures« which can be prioritized according to our country's conditions to achieve the learning city.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».