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Enregistrement W2953684404 · doi:10.1080/09640568.2019.1633288

Pathways of learning about biodiversity and sustainability in private urban gardens

2019· article· en· W2953684404 sur OpenAlex
Alan P. Diduck, Christopher M. Raymond, Romina Rodela, Robert Moquin, Morrissa Boerchers

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Planning and Management · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueUrban Agriculture and Sustainability
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesKungl. Skogs- och Lantbruksakademien
Mots-clésNormativeSustainabilityThematic analysisContext (archaeology)Formative assessmentSocial learningBiodiversitySociologyEnvironmental resource managementPublic relationsEnvironmental planningPsychologyGeographyPolitical scienceQualitative researchEcologyPedagogySocial scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nature-based solutions directed at improving biodiversity, on both public and private land, can provide multiple benefits, but many of these benefits are not being fully realised. One reason is the normative and cognitive disconnect between people and nature, highlighting the need for new learning programs to foster better nature connections. More is known about learning in the context of community gardens than in relation to private gardens. Using semi-structured interviews and thematic analysis, this study explores learning among residents engaged in home gardening for biodiversity in Winnipeg, Canada. We uncovered diverse and interconnected learning processes/activities founded on formative childhood experiences. The processes/activities were non-formal and informal, and included individual, social and blended experiences. Learning outcomes were also mutually influencing and multi-levelled, comprising normative, cognitive/behavioural and relational changes. The results support an analytical framework suggesting how learning-focused initiatives can enhance biodiversity on private property and aid in delivery of nature-based solutions.

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.

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 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,145

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,167
Écart entre enseignants0,161 · 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