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Enregistrement W3091368924 · doi:10.5539/jsd.v13n5p15

School Leadership for Sustainable Development: A Scoping Review

2020· review· en· W3091368924 sur OpenAlexaffvenue
Idowu Mary Mogaji, Paul Newton

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2020
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Education and Sustainability
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEducation for sustainable developmentTerminologySustainabilitySustainable developmentContext (archaeology)Political scienceSociologyPublic relationsEngineering ethicsGeographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sustainable development within educational institutions encompasses an array of objectives as outlined in Agenda 21 (United Nations [UN], 1992). We recognize in this paper that there are cognate terminologies in the field of sustainable development: Education for Sustainable Development (ESD), Education for Sustainability (EfS), Development Education (DE), and Sustainability Education (SE). As stated in the Education for Sustainable Development toolkit (McKeown, 2002), ESD is the terminology most often employed within UN documents; hence, we also employ ESD because it is the term utilized by UNESCO and at the international level. Thus, we avoid the many debates about these terminologies in this paper. The fundamental interest of this review is to assess the current status of school leadership for sustainable development in the K-12 context. With the help of a scoping review, three literature databases were combed to achieve this purpose. The findings reveal school leaders’ perceptions of sustainable development as well as their motives for engaging in ESD. Our analysis indicates that school leaders vaguely understand the term ‘sustainable development,’ and they interpret ESD from the lens of the environment and society. Thus, the economy component of ESD may be de-emphasized in implementation efforts.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,876
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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'admission2
Résumé présentoui

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