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Enregistrement W3037177389 · doi:10.1080/14729679.2020.1784767

Outdoor education in Canada: a qualitative investigation

2020· article· en· W3037177389 sur OpenAlexafffundabout
Morten Asfeldt, Rebecca J. Purc‐Stephenson, Mikaela Rawleigh, Sydney Thackeray

Notice bibliographique

RevueJournal of Adventure Education & Outdoor Learning · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueOutdoor and Experiential Education
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésOutdoor educationEnvironmental educationPedagogySociologyConsciousnessPopulationPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Outdoor education (OE) is a broad term referring to organized outdoor learning . Given Canada’s large size, sparse population, varied landscapes and diverse culture , developing a comprehensive understanding of the philosophies, goals and activities of OE in Canada is challenging. While Canada has a long history of OE, scholars struggle to articulate the ‘Canadian way(s)’ of OE. Therefore, this study seeks to describe the philosophies, goals, and activities of Canadian OE programs to stimulate the development of a deeper understanding of Canadian OE. An interpretative phenomenological analysis framework was used to explore 22 participant’s descriptions of their OE programs. Findings indicate that OE in Canada is influenced by a blend of philosophies that include hands-on experience, integrated learning, and journeying through the land. Common goals include personal growth and building community integrated with place consciousness and environmental goals. Hiking, canoeing and kayaking, skiing and snowshoeing were the most common activities.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,335 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations31
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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