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Enregistrement W1580302393

GROWTH OF MULTIDISCIPLINARY SCIENCE IN THE PERIPHERY

2014· article· en· W1580302393 sur OpenAlexaffabout
Kevin O’Connor, Robert F. Sharp

Notice bibliographique

RevueEuropean Scientific Journal ESJ · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous and Place-Based Education
Établissements canadiensYukon Department of EducationMount Royal University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousExperiential learningMultidisciplinary approachCurriculumCommunity engagementPlace-based educationPolitical scienceField (mathematics)Experiential educationRural areaPublic relationsGeographySociologyPedagogySocial scienceEnvironmental educationEcology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines practice, growth and research associated with numerous experiential science, field studies and related place-based activities incorporated in a number Indigenous and rural communities in northern Canada. These approaches to science are presently being applied in the public school systems of the northern Canadian Territories (Yukon and Nunavut), and in numerous Cree and Dene Nation reserve schools in the northern Provinces of Alberta, Saskatchewan and Quebec. The research has followed students over a range of years following their engagement in these programs exploring their ongoing participation in the field of science and in community affairs. The capacity for communities to direct and manage their own educational programs has been a central concern particularly in rural, remote and Indigenous communities. Characteristics of peripheral communities provide opportunities to initiate and manage various conditions of social change. This paper identifies those characteristics that favor educational approaches that require changes in how schools organize time, teaching staff, and curriculum offerings. These include experiential and place-based science approaches. These approaches have shown a greater engagement and improved outcomes of Indigenous and rural students.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0060,013
Communication savante0,0110,005
Science ouverte0,0010,012
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,277 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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