just say what you really think about drugs: cultivating drug literacy through engaged philosophical inquiry (epi)
Notice bibliographique
Résumé
Research has shown that “no use” drug education programs, with the objective of scaring or shaming youth into abstinence, have not been effective in addressing problematic substance use. The ineffectiveness of such scare tactic approaches has led program developers to focus on prevention and harm reduction associated with drug use, or in general, health literacy promotion. While significant ‘discussion-based’ drug education programs have been developed over the past decade and has encouraged students to be expressive and critical thinkers regarding drug use, their effective implementation has been a challenge. This paper introduces Engaged Philosophical Inquiry (EPI) as a pedagogical approach in order to promote drug literacy. The EPI approach is used both as the content and means of professional development for high school teachers to address the significant role of teachers in these programs. Its goal is to help teachers become aware of and re-evaluate their biases, beliefs and behaviors, before they are able to facilitate a non-stereotyped, open, and thoughtful discussion on drug use related topics. The overall idea of this paper is based on an in-progress research project sponsored by Mitacs organization. It discusses the significance of the project by first presenting the existing methods and theoretical approaches to drug education. On that basis, it shows how EPI can contribute to traditional drug education approaches. It then describes how the methodology and phases of the project are rooted in a dialogical process that aim for a close collaboration with teachers.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».