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Enregistrement W2293807193 · doi:10.20507/alternative.2016.12.1.4

Engaging Eco-Hermeneutical Methods: Integrating Indigenous and environmental curricula through an eco-justice-arts-informed pedagogy

2016· article· en· W2293807193 sur OpenAlexafffundabout
Andrejs Kulnieks, Dan Roronhiakewen Longboat, Kelly Young

Notice bibliographique

RevueAlterNative An International Journal of Indigenous Peoples · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous and Place-Based Education
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesTrent University
Mots-clésIndigenousCurriculumEnvironmental educationPedagogySociologyFocus groupService (business)Environmental justiceQualitative researchEconomic JusticeTraditional knowledgeEcologyPolitical scienceSocial scienceAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article we highlight the intersection of oral and literary traditions by conceptualizing landscape as archive through an integration of Indigenous knowledges into environmental education curriculum and teaching. We report on a study that focused on the experiences of pre-service teachers who engaged in ecological teachings in an established alternative settings placement as part of a pre-service teacher education program in rural Ontario, Canada. To inform our program we used the insights gained through a three-year qualitative methodological study using questionnaires and focus groups as part of an ongoing research project that started in 2012. The 44 male and 125 female participants ranged in age from 22 to 35 years. Our findings revealed that engaging in ecological teachings that have been passed along through generations of Indigenous storytellers can and should be an essential aspect of curricular development of North American systems of education.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,018
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,382 · 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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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