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Enregistrement W2006854854 · doi:10.1080/14729679.2013.789350

Perceived learning, critical elements and lasting impacts on university-based wilderness educational expeditions

2013· article· en· W2006854854 sur OpenAlexafffundabout
Morten Asfeldt, Glen T. Hvenegaard

Notice bibliographique

RevueJournal of Adventure Education & Outdoor Learning · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueOutdoor and Experiential Education
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesKillam TrustsUniversity of Alberta
Mots-clésWildernessOutdoor educationExperiential learningRecreationPsychologyExperiential educationPerceptionPedagogyEnvironmental educationWilderness areaEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined participants’ perceptions of learning, critical elements, and lasting impacts of their wilderness expeditions. Fifty-seven students, who completed a for-credit wilderness canoe expedition between 1993 and 2007 at the Augustana Campus, University of Alberta, participated in the investigation. Perceived learning most commonly related to nature and place appreciation, outdoor skills, group living, and self-awareness. Critical elements for learning were the experiential approach, group living, and nature and place immersion. In terms of lasting impacts of the expedition, perceived learning had changed since the expedition for 88% of students, especially in the areas of self-awareness, group living, and greater appreciation of the experience, due to reflection and the passage of time. Furthermore, the expedition had a lasting impact on students’ personal and professional lives, especially related to life experience, nature appreciation, confidence, and skill development. The findings support the notion that wilderness educational expeditions can provide significant and long-lasting learning (uniquely in the area of nature and place appreciation). Finally, because of the nature of educational expeditions, they lend themselves to the implementation of sound experiential pedagogical practices that promote active, engaged, and relevant learning.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,312 · 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'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

Citations43
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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