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Enregistrement W2897493182 · doi:10.1080/13504622.2018.1492705

Sustainability education in a botanical garden promotes environmental knowledge, attitudes and willingness to act

2018· article· en· W2897493182 sur OpenAlexafffund
Ivana Zelenika, Tara Moreau, Oliver Lane, Jiaying Zhao

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Education Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAnimal and Plant Science Education
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUnited Nations Development Programme
Mots-clésSustainabilityEnvironmental educationExperiential learningPlace-based educationAgricultureExperiential educationSustainability sciencePublic relationsSociologyEnvironmental resource managementEnvironmental planningPolitical scienceSocial sustainabilityPedagogyGeographyEcologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Creating behavior change to mobilize transitions toward sustainability is a significant challenge of our time. Inspired by the United Nations Food and Agriculture Organization’s Farmer Field School, we developed a novel community-based education program to engage people in local sustainability topics. In the Sustainable Communities Field School (Field School) program, advertised as team building tours, participants from local organizations are guided by instructors through University of British Columbia Botanical Garden, while receiving verbal and experiential education on topics of food systems and choices, biodiversity conservation, water conservation, and waste reduction. We found that after the Field School program, participants were significantly more knowledgeable about environmental issues, more connected to nature, showed greater intentions and willingness to engage in sustainability actions compared to garden visitors from the general public who did not go through the program. The results suggest that interactive sustainability education in a botanical garden setting can be a useful education model to mobilize public engagement on sustainability.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,403 · 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'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

Citations102
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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