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Enregistrement W2801275216 · doi:10.5539/ies.v11n5p94

From Mythological Ages to Anthropocene: Nature and Human Relationship

2018· article· en· W2801275216 sur OpenAlexvenueno aff
Halide Gamze İnce Yakar

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCultural and Sociopolitical Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMythologyHumanityEnvironmental ethicsSociologyIntellectEcologyEcological crisisAnthropoceneHolismEpistemologyHistoryPhilosophyLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ecological problems are some of the most important items on the agenda of humanity in the 21st century. Adding spiritual depth, ethical point of view and basic human traditions to the contribution that human beings provide to ecological problems through intellect will provide realistic and lasting results. In the Palaeolithic Age, where man is under the domination of nature, he owes gratitude to the divine power of nature and worships its elements. With the beginning of industrialization, myths were only old-time stories for humanity. Due to the holism rule of ecology the salvation of nature may be possible by all the living things in the ecosystem behaving in the same way and with the same interaction. Today, there is a need for nature education in which we can teach all mankind that protecting a tree is no different from protecting a forest. Myths in the world we live today remind us of the spiritual, inner richness that nature provides to man; is an effective educational material in the sense that their ancestors can repeat their life integrated with nature. Mythology should be included in nature education. For a qualified nature education, we need the magical atmosphere that mythological stories will create. In addition to this, Duha Kocaoglu Deli Dumrul Epic will examine the historical ecological perspective of the Turkish community and the messages they give to solve their present ecological problems.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,686
Score d'incertitude au seuil0,951

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,153
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,287 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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