Waste Management Mind Map: Public Environmental Awareness Project and Creativity in Knowledge and Performance
Notice bibliographique
Résumé
A progressive society wants to raise awareness, especially what affects everyday life. This study focuses on simplification waste management by using Mind Map. The cornerstone of this research is the use of mind maps in the field of environmental awareness, increasing environmental awareness of waste negative impact, minimizing its use, and the healthy and environmentally safe alternative. The researcher seeks to link the concepts and goals the 17 goals of sustainable development of United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization (UNESCO), with awareness of waste management and modern theories of learning, in order to reach new methodology used in awareness activities. Applied the feasibility and impact of Mind Maps on understanding and simplifying the waste management course for students’ community at the Environmental Health department _ College of Health Science. Buzan’s iMindMap 4 software was used to create mind maps for simplifying the project of waste management, the software uses lines, colours, arrows, branches to show connections between the ideas generated. Results of meta-analysis of concept waste management mind maps in student community indicated that concept mapping has positive effects on understanding, assimilation and application, Post-test results showed that experimental community made higher gains in understanding, easy to add ideas, Help you focus on the links and relationships between ideas so you don't just have disconnected facts.Researchers will be based on results in the awareness activity to reach an optimal understanding of the negatives of waste and the responsibility of the community.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».