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Enregistrement W2858848755 · doi:10.1017/aee.2018.31

Nature Education for Sustainable Todays and Tomorrows (NEST): Hatching a New Culture in Schooling

2018· article· en· W2858848755 sur OpenAlexaff
Laura Piersol, Linda Russell, Jenny Groves

Notice bibliographique

RevueAustralian Journal of Environmental Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Education and Sustainability
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociologyContext (archaeology)CourageEmpowermentPsychological resilienceWork (physics)Transformative learningPublic relationsPedagogyEnvironmental ethicsPsychologyPolitical scienceLawEngineeringSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Within the North American public education system, institutionalised structures of schooling often prevent teachers from aligning their values with their practice when it comes to environmental education (Bowers, 1997; Weston, 2004). In response to this, this article will outline our lived experiences, as teachers and researcher, in disrupting the traditional school system as we work toward building a new culture in schooling through nature-based education. Acts of disruption that we will speak to include: going outside for learning on a regular basis, teaching for empowerment, involving families in the education, attempts to play with structural confines of schooling, and finding ways to stay empowered ourselves. Through this work, we have found that there is a rippling effect to the disruption that requires courage, grit, and resilience such that we do not slide back into conventional approaches. We have also become empowered in our practices through implementing these changes, watching our students become active stewards within their communities and beyond. We are learning deeply about the work of structural change within a public school district and offer words here as inspiration and support for others wishing to make changes within their own context.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,141
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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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