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Enregistrement W2530549439

Understanding Teachers’ Participation in Nature-based Field Trips: A Study from an Alberta Conservation Area

2016· article· en· W2530549439 sur OpenAlexaffabout
Scott Hughes, Heather Ray, Sonya L. Jakubec, Joe Pavelka, Michael S. Quinn, Ashok Krishnamurthy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Education and Sustainability
Établissements canadiensMount Royal University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTRIPS architectureLikert scalePerceptionPsychologyOutdoor educationEnvironmental educationScale (ratio)Sample (material)Field (mathematics)Descriptive statisticsField tripApplied psychologySocial psychologyPedagogyGeographyDevelopmental psychologyPolitical scienceEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exposure to and engagement with nature may improve children’s health, physical activity levels and foster positive physical and psychological development. Outdoor experiences can be supported through nature-based school field trips; however little is known of the motivation for teachers to select natural educational experiences. This study explored teachers’ environmental attitudes, their perception of benefits, and their perception of supports and challenges in planning and implementing nature-based field trips for their students. 34 teacher participants filled out a modified version of the New Environmental Paradigm (NEP), consisting of 37 Likert-scale questions on environmental attitudes, prior experiences with nature, and school culture in relation to nature-based programming. Descriptive statistics were used to identify three distinct categories of findings: (a) attitudes, (b) perceived benefits, and (c) supports. Analysis indicates that the majority of participants reported a pro-ecological attitude. The paper concludes that early nature experiences, in company with a pro-ecological attitude, may be a factor contributing to teachers’ motivation in planning, facilitating, and promoting nature-based experiences with and for students. Without attempts to generalize from this small sample size, findings are promising for the endorsement of all types of outdoor experiences to support school programming and curricular planning.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,397
Score d'incertitude au seuil0,799

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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