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Enregistrement W2485716886

Towards an understanding of human and ecological flourishing

2015· article· en· W2485716886 sur OpenAlexvenueno aff
Alexandra Schindel Dimick

Notice bibliographique

RevueJournal for Activist Science and Technology Education · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous and Place-Based Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlourishingField (mathematics)SociologyEconomic JusticeEnvironmental ethicsSocial justiceSocial scienceScience educationEngineering ethicsPedagogyEpistemologyPolitical scienceSocial psychologyPsychologyLawEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Various schools of thought and critical theories have been brought to bear upon the field of social justice science education, which has begun to garner some much-needed attention (e.g. Calabrese Barton & Upadhyay, 2010; Emdin, 2011; Schindel Dimick, 2012). While each contribution to this nascent field may represent a step forward—that is, towards more socially just and egalitarian educational experiences and outcomes for science learners and their teachers—attention must also be placed on understanding how the varied directions of social justice in science education research work together. The field is fragmented. Some areas of social justice research flourish, such as attending to students’ opportunities to access science courses and scientific discourses and practices, while other aspects of social justice in science education remain under-researched, under-theorized, and under-critiqued. Such discontinuity may lead science educators to struggle to define the field and to feel puzzled by a lack of coherent direction in the field. In this essay, I explore the concept of flourishing in an attempt to illustrate how it might contribute to an understanding of social justice science education’s goals and purposes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,316 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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