International Perspectives in Outdoor Education Research
Notice bibliographique
Résumé
In November 2013, a group of about 120 outdoor education researchers gathered at the University of Otago in Dunedin, New Zealand. We had come together at the 6th International Outdoor Education Research Conference (IOERC) from many corners of the world. Without such events, it can be easy for us as outdoor education researchers (and practitioners) to limit our perspective and inquiry to the people and places of our home range, forgetting that outdoor education is happening in some shape or form in most countries around the globe. The biennial IOERC has become a time of renewal and sharing of ideas for many researchers, a time to be inspired by colleagues’ research, which in turn reframes our own research, and we start viewing and understanding it through a more diverse international lens. In Dunedin, we were selected to co-convene the 7th IOERC and chose to host it at Cape Breton University, on Unama’ki (Cape Breton Island) in Nova Scotia, Canada. The purpose of this special issue of the Journal of Outdoor Recreation, Education, and Leadership (JOREL) is to showcase examples of international research, some of which was presented at the 7th IOERC, where 150 researchers from 17 countries lived and learned together. Subscribe to JOREL
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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 | 0,012 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,025 |
| Communication savante | 0,019 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,002 |
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 ».