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Enregistrement W1909106907 · doi:10.29173/pandpr21167

Listening to the Literal: Orientations Towards How Nature Communicates

2013· article· en· W1909106907 sur OpenAlexaffvenue
Sean Blenkinsop, Laura Piersol

Notice bibliographique

RevuePhenomenology & Practice · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous and Place-Based Education
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActive listeningNatural (archaeology)Literal (mathematical logic)PedagogyPsychologyMathematics educationSociologyLinguisticsCommunicationGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper begins with an assumption that the natural world is literally able to speak. What follows is research around a new place-based, ecological and imaginative public school in Maple Ridge, BC. The school has no building to speak of as there is an attempt being made, as part of the day-to-day pedagogical practice, to listen to the more-than-human as an active voice and co-teacher thereby moving from human teachers/researchers speaking in, about and for the more-than-human towards speaking with and listening to it. Drawing on our lived experience as researchers, theorists, and ecological educators, this paper proposes to draw on the student voices at the Environmental School to posit a series of five distinct orientations. Each of these orientations is potentially available to us and each offers a different way to understand, attend to and communicate with the natural world. These orientations have implications, if taken seriously, for educational practice and content. In this paper, we focus on clarifying these orientations and anchor them with examples from interviews done over the course of several school years with three different students. We end the paper by pointing out some of the educational implications that might arise if we are to take these students and, as a result, the proposed orientations seriously.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0100,077
Communication savante0,0110,013
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,333 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations48
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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