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Enregistrement W2414138373

International Peer Collaboration to Learn about Global Climate Changes.

2015· article· en· W2414138373 sur OpenAlexaboutno aff
Majken Korsager, James D. Slotta

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Environmental and Science Education · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueInterdisciplinary Research and Collaboration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeGlobal warmingPolitical economy of climate changeCurriculumSustainable developmentChinaEcological forecastingScience educationPolitical scienceEnvironmental resource managementSociologyPedagogyEnvironmental scienceEcology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change is not local; it is global. This means that many environmental issues related to climate change are not geographically limited and hence concern humans in more than one location. There is a growing body of research indicating that today’s increased climate change is caused by human activities and our modern lifestyle. Consequently, climate change awareness and attention from the entire world’s population needs to be a global priority and we need to work collaboratively to attain a sustainable future. A powerful tool in this process is to develop an understanding of climate change through education. Recognizing this, climate change has been included in many science curricula as a part of science education in schools. However, teaching such a complex and global topic as climate change is not easy. The research in this paper has been driven by this challenge. In this paper, we will present our online science module called Global Climate Exchange, designed with inquiry activities for international peer collaboration to teach climate change. In this study, we engaged 157 students from four countries (Canada, China, Sweden, and Norway) to collaborate in Global Climate Exchange. To explore the opportunities that international peer collaboration in Global Climate Exchange gives, we have analyzed how students develop their explanations about climate change issues over time. Our analysis showed that the students increased the proportion of relevant scientific concepts in relation to the total number of words in their explanations and that they improved the quality of links between concepts over a six-week period. The analysis also revealed that the students explained more perspectives relating to climate change issues over time. The outcomes indicate that international peer collaboration, if successfully supported, can be an effective approach to climate change 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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,010
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,004

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,365 · 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'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

Citations8
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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