Apraisal of Geography Teachers’ Knowledge on the Relevance of Secondary School Geography Curriculum Relating to Climate Change in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Evidence shows that climate change is experienced all over the globe. Climate change is defined as a change in the state of the climate that can be identified and measured by changes in the mean and/or variability of its properties Climate change can persist over a long time, usually over decades and much longer and leads to extremes of weather conditions such as temperature, wind, rainfall, and humidity. Geography curriculum is basically on climate and environment generally The main purpose of the study is to explore geography teacher’s knowledge, attitude and the practices relating to climate change in Nigeria. Questionnaire on the knowledge of climatic change among geography was used as the main instrument for data collection. It was designed to elicit information on the basis of research questions set for this study. A total number of 60 geography teachers were used as the sample size. Descriptive statistics such as simple percentages and frequency counts were used in the analysis of the research data collected. The findings from the research work show among others that the teachers communicate effective on the topics relate to climate change. It also reveals that most teachers have knowledge of the contents of geography curriculum. Geography teachers according to the findings indicates the readiness of the teachers to continue teaching the topics relating to climate change. It is therefore, recommends that topics on climate change be made compulsory for students at all level of education.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».