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Enregistrement W2113152282

Making the Path as We Walk It: Changing Context and Strategy on Green Street.

2009· article· en· W2113152282 sur OpenAlexaboutno aff
Janice Astbury, Stephen Huddart, Pauline Théoret

Notice bibliographique

RevueWhite Rose Research Online (University of Leeds, The University of Sheffield, University of York) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous and Place-Based Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStewardship (theology)Environmental educationContext (archaeology)CurriculumSociologyPublic relationsEnvironmental stewardshipCitizenshipCurriculum developmentProcess (computing)Program Design LanguagePedagogyPolitical scienceEngineeringEnvironmental resource managementPoliticsComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,003
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,853
Score d'incertitude au seuil0,441

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0650,031
Communication savante0,0140,005
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0070,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeQualitatif
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

Citations13
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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