Notice bibliographique
Résumé
When adults are asked to think of something they love to do, something they have learned about over an extended period of time, something that gives them pleasure (though not without struggle), nearly everyone will identify a pursuit that is connected with the arts, the body, or the natural world.For many years, I have pondered what it is about these three areas that are linked, and why it is that pursuits in the arts, pursuits involving learning through one's body, and pursuits that involve intimate interactions with the natural world, are so important to our out-of-school learning.I have come to believe that what composing music, playing soccer, and hiking in the Rocky Mountains have in common is that they have the potential to fully engage the intellect, the emotions, the spirit, and the physical being.Further, it is these kinds of activities that connect us, in some fundamental way, with the earth and with what it means to be human on this spinning blue ball.I would make the claim that the passion and seriousness with which people engage in such pursuits is precisely the passion that is required to nurture and sustain meaningful learning in schools.This kind of learning is possible in all subjects.Mathematicians and scientists who are at the top of their form-whether they are six or sixty years old-experience the same exhilaration from their creations and discoveries as do artists and dancers.Mathematicians talk about the beauty of proofs, the elegance of solutions-judgments that involve an
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,048 |
| Communication savante | 0,024 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,008 |
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 ».