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Enregistrement W3034313772 · doi:10.26650/jgeog2019-0039

Dünyada ve Türkiye’de Ortaokul Öğretim Programlarının İklim Değişikliği Eğitimi Yaklaşımına Göre Karşılaştırılması

2020· article· tr· W3034313772 sur OpenAlexaboutno aff
Belma Barak

Notice bibliographique

RevueCoğrafya Dergisi / Journal of Geography · 2020
Typearticle
Languetr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEducation Practices and Challenges
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumClimate changeSustainabilityDisciplinePolitical scienceGeographyGlobal warmingSociologyPhysical geographyPedagogySocial scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate Change Education (CCE) is an approach that has started to establish its own identity in recent years. Many countries have begun to integrate global climate change into their curricula according to the CCE approach, following the UNESCO call. The aim of this study is to compare the curricula of Turkey with those of other countries which cover Climate, Climate Change, and Global Warming in terms of goal (gain). The countries and states with the highest scores in PISA (2015) were selected. The data obtained in this study were collected using the document analysis method as a qualitative research method. According to the CCE approach, issues related to climate and climate change are covered using an interdisciplinary approach in Germany, USA, Australia, Canada, Spain, Republic of South Africa (RSA) and Turkey while they are covered using a disciplinary approach in Sweden. In Finland and England, both disciplinary and interdisciplinary approaches are used with students. Establish a connection between local environmental issues and climate change, which is one of the components of CCE, can be found in the curricula of Finland, Sweden, Spain, Canada, Germany and RSA. In addition, comparison of the effects of climate change on the continents are made in the curricula of Finland and Australia. The topics of local effect of climate change and sustainability are cursory in the curricula of Turkey and USA. Curricula are focused on the environmental problems of the Baltic region in Finland, environmental problems in the African continent in RSA, especially water scarcity, and Australia’s ecological problems in Australia. While teaching past climate changes is a highlight of the CCE approach, only students in the UK learn how to interpret climate changes from the ice age to the present.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,003

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations20
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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