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Enregistrement W2161443880

Water in an Era of Peace: Teaching for Regional Cooperation in a Multicultural Setting

2000· article· en· W2161443880 sur OpenAlexvenueno aff
Ruth Zuzovsky

Notice bibliographique

RevueCanadian journal of environmental education · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMiddle East and Rwanda Conflicts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumAttitude changeMulticulturalismPeace educationCognitionPsychologyEducational psychologyIntervention (counseling)SalientPedagogySociologyPublic relationsPolitical scienceLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For the last three years, a joint project sponsored by the Netherlands-Israel Research Program has been in progress. The study was primarily meant to evaluate an educational intervention aimed at changing prevailing attitudes of Palestinian and Israeli youth towards peace and regional collaboration in managing shared resources, such as water. Based on a cognitive approach to attitudinal change, a curriculum on water issues was constructed and implemented on an experimental sample of junior high students in the Palestinian Authority and in Israel, as well as in several teacher training colleges in Israel. The basic assumption of the project was that new persuasive information can support the construction of salient beliefs regarding peace and cooperation. The findings of our study indicated a significant growth in knowledge among all the study’s participants. Despite this, changes in attitudes were small. Several explanations are offered to explain the lack of relationships between knowledge gains and attitude changes—some related to the cognitive mechanisms employed in processing major versus minor information, and some to assymetries in processing information related to the dichotomies of war versus peace and profit versus loss. It became clear that attitudinal change could not be achieved through cognitive mechanisms alone. Other more effective factors should be incorporated in planning a curriculum that aims to educate people toward peaceful coexistence.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,527
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,260 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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