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Enregistrement W2176187353 · doi:10.1111/cag.12236

Teaching the geographies of Canada: Reflections on pedagogy, curriculum, and the politics of teaching and learning

2015· article· en· W2176187353 sur OpenAlexaffvenueabout
Nicole Laliberté, John Paul Catungal, Heather Castleden, Arn Keeling, Bernard Momer, Catherine J. Nash

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeography Education and Pedagogy
Établissements canadiensBrock UniversityUniversity of British Columbia, Okanagan CampusMemorial University of NewfoundlandQueen's UniversityUniversity of British ColumbiaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumPoliticsEmbodied cognitionPedagogySociologyVariety (cybernetics)Power (physics)Political scienceEpistemologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Key Messages This paper is a collection of commentaries on teaching the geographies of Canada which together challenge traditional regional approaches from a variety of perspectives and politics. It examines the politics of active learning, teaching resources, and received curricula while highlighting the embodied nature of the classroom environment. It concludes that regional geography courses are an opportunity to challenge received knowledge if we are attentive to positionality and power in our classrooms—not only our own but also that of our students and the texts we engage with.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0340,018
Communication savante0,0080,002
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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