From Landfill to Loom: Two Teacher-Researchers Chronicle Their Sustainability Narratives via The Secret Under My Skin
Notice bibliographique
Résumé
Traditionally, the responsibility for sustainability education has been assigned to the fields of science, engineering, technology and outdoor education. More recently, English language arts have begun to play an integral role in educating students on the importance of preserving the environment for future generations. Pertinent research, however, indicates that many teachers, including those teaching English, do not feel fully prepared to address sustainability in their classrooms. Such teachers would benefit from either pre-service or in-service support where they would have opportunities to gain more knowledge about sustainability, while also critically inquiring into their related pedagogical beliefs and practices. Before beginning the process of planning and implementing relevant sustainability education experiences for English teachers, it is imperative that we, two teacher educators, first examine our own teaching narratives related to this important topic. Focusing on the dystopian young adult novel, The Secret Under My Skin (McNaughton, 2000), we make generous use of Rosenblatt’s (1995) transactional theory of reader response to critically inquire into past experiences that shape our recurrent views and actions in the classroom. We express our back-and-forth transactions in interspersing sections of poetry, prose and image, including emerging questions to consider as starting points for future engagement with teachers on the integration of sustainability education into the English language arts curriculum at the secondary school level.
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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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,031 | 0,032 |
| Communication savante | 0,011 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».