Factors That Facilitated Learning Through a Central American Community-Based Pest Management Project: An Exploration Of Non-Formal Educational Practice
Notice bibliographique
Résumé
Food security is essential for human well-being. Intending to improve human and environmental health, increase agricultural productivity, and reduce poverty in Costa Rica, Nicaragua and Honduras, the Canadian International Development Agency's (CIDA) Community-based pest management in Central American agriculture project focused on developing programmes and policies that could impact local, national and regional agricultural practices regarding the handling, storage and use of pesticides. In international development initiatives, such as this one, participatory approaches to governance provide opportunities for learning through public engagement in decision-making processes. This longitudinal qualitative case study examines what processes, activities and factors enabled, and/or constrained learning from participation in this CIDA project. Findings reveal what learning-focused, meaningful participatory approaches to governance look like in practice. Results show that learning occurred through strategic-level planning and implementation of project activities and through opportunities to experiment with newly acquired knowledge and skills. Other considerations included: (a) clearly establishing learning goals, (b) understanding learners' characteristics, and (c) creating effective pedagogical approaches for learners. Policy and practical implications are explored. Keywords: Central America agriculture, learning for sustainability, public participation, rural development, transformative learning
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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 | 0,008 | 0,009 |
| 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 | 0,011 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».