Factors Contributing Ecological Footprint Awareness of Turkish Pre-Service Teachers
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this research is to determine ecological footprint awareness level of pre-service teachers who are majoring in three different programs of Teacher Education Department. The study also investigated whether there is a difference in ecological footprint awareness level based on gender, parents’ education, program of study, and longest lived place of residence. “Ecological Footprint Awareness Scale” which was developed by Coşkun & Sarıkaya (2014) was used as a data collection tool. The scale is a 5 point Likert type instrument which is composed of five dimensions related to food, shelter and mobility, water consumption, energy consumption, and waste management. One hundred and seventy pre-service teachers who are pursuing their third year in a College of Education of a medium size University located at northeast part of Turkey participated in the study. T-test and one-way analysis of variance (ANOVA) was used to analyze the data by utilizing SPSS statistical package. Results of the study revealed that the pre-service teachers’ awareness on ecological footprint is at a medium level; highest levels of awareness found in energy (X=4.15) and water consumption(X=3.83) dimensions. Least level of awareness detected in food dimension (X=3.04). Results of the study showed that pre-service teachers’ awareness level differed based on gender in food dimension of the scale (t=2.116, p
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».