Learning More Effectively from Experience
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Developing the capacity for individuals to learn effectively from their experiences is an important part of building the knowledge and skills in organizations to do good adaptive management. This paper reviews some of the research from cognitive psychology and phenomenography to present a way of thinking about learning to assist individuals to make better use of their personal experiences to develop understanding of environmental systems. We suggest that adaptive expertise (an individual's ability to deal flexibly with new situations) is particularly relevant for environmental researchers and practitioners. To develop adaptive expertise, individuals need to: (1) vary and reflect on their experiences and become adept at seeking out and taking different perspectives; and (2) become proficient at making balanced judgements about how or if an experience will change their current perspective or working representation of a social, economic, and biophysical system by applying principles of "good thinking." Such principles include those that assist individuals to be open to the possibility of changing their current way of thinking (e.g., the disposition to be adventurous) and those that reduce the likelihood of making erroneous interpretations (e. g., the disposition to be intellectually careful). An example of applying some of the principles to assist individuals develop their understanding of a dynamically complex wetland system (the Macquarie Marshes in Australia) is provided. The broader implications of individual learning are also discussed in relation to organizational learning, the role of experiential knowledge for conservation, and for achieving greater awareness of the need for ecologically sustainable activity.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle