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Enregistrement W2555536712 · doi:10.1089/eco.2016.0023

Fostering Systems Thinking for Youth Leading Environmental Change: A Multinational Exploration

2016· article· en· W2555536712 sur OpenAlex
Radha Sayal, Sayema Haque Bidisha, Jennifer Lynes, Manuel Riemer, Janjri Jasani, E. Lemos Monteiro, Brandon Hey, Arun De Souza, Sara Wicks, Allison Eady

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueEcopsychology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Education and Sustainability
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of WaterlooSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultinational corporationAction (physics)PsychologyCritical thinkingSystems thinkingProcess (computing)Environmental educationPublic relationsSocial psychologyKnowledge managementPedagogyPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

More youth-based environmental engagement programs (EEPs) are needed to help combat the impact of climate change. Current programs just focus their content on individual-level personal practices (e.g., recycling); are designed to be implemented in one setting with little regard for broader implications or opportunities for contextual adaption; and collect little evaluative information about how programs are developed, implemented, and evaluated. In this article, the authors present an example of how these limitations might be addressed through Youth Leading Environmental Change (YLEC), an evidence-based international EEP designed to build young people's capacity for collective action. The goal of this analysis is to explore one specific aspect of this program, fostering systems thinking, which is a critical element of the underlying theory of engagement and a critical skill in finding approaches to dealing with complex problems. Systems thinking is a form of analysis or thought process that places emphasis on how a problem interacts in complex ways with the systems in which it was created. We investigate how two novel program components, a local speaker's personal account of an environmental injustice and a live video exchange of participants from the global North and South (with different experiences of negative environmental impacts), promote systems thinking. We also illustrate how participants' increased capacity in systems thinking resulted in them being more motivated and engaged in collective environmental action. Thirty-four 60 minute semistructured qualitative interviews were conducted with participants in Bangladesh, Canada, and India. Findings suggest that participants' experiences of the two program components built their capacity to think about environmental issues at higher levels of systemic complexity, which, in turn, resulted in increased engagement in environmental action. Key Words: Environment—Youth engagement—Systems thinking—Adaptation—Behavior change.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,542
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,244 · 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