Making the Path as We Walk It: Changing Context and Strategy on Green Street.
Notice bibliographique
Résumé
This is a story about how a national Canadian environmental education program (Green Street) evolved in unpredictable ways and about the particular twist in the road that led program stakeholders to focus on scaling up in different ways than originally imagined. The “twist” occurred when the program reached the initially perceived “peak” in a particular “fitness landscape,” where a focus on policy advocacy (and specifically curriculum reform) seemed a logical next step. However, noting examples within the program of deeper student engagement (with concomitant learning about what constitutes authentic experience); the development of place-based programs that employed extensive and diverse school-community partnerships; the aligning of environmental stewardship with broader notions of active citizenship; and a movement with the potential to engage teachers and stu- dents alike (Quebec’s Brundtland Green School [EVB] movement), the program team instead decided to focus on further development of these and other innovations to generate new models and experiments from which we could all learn. This is the story of a program increasingly participating in a movement-building process rather than focusing on program development and policy advocacy.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,065 | 0,031 |
| Communication savante | 0,014 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».