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Enregistrement W3113548827

Exploring the national scope of outdoor nature-based early learning programs in Canada: Findings from a large-scale survey study

2020· article· en· W3113548827 sur OpenAlexaffabout
Debra Harwood, Elizabeth Y. S. Boileau, Ziad F. Dabaja, Karen Julien

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueOutdoor and Experiential Education
Établissements canadiensUniversity of WindsorLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopularityCurriculumOutdoor educationScope (computer science)Scale (ratio)Early childhoodEarly childhood educationPsychologyMedical educationPedagogyGeographyMedicineCartographyDevelopmental psychologyComputer scienceSocial psychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Across Canada, early learning nature-based programs are gaining popularity with many new programs being implemented each year. Currently, little is known about the number, type, pedagogies, and curricula content of Canadian outdoor and nature-based early learning programs. Thus, this mixed methods study was conducted to explore this growing movement. In total, two hundred educators, representing 165 various programs across Canada completed an online survey. Fifty-one percent of the participants reported having a diploma in Early Childhood Education or similar qualification. In addition, it was estimated that between 40 000 to 60 000 Canadian children, mostly aged between 3 to 9 years, had taken part in these programs during 2018-2019. Moreover, findings suggested that weather conditions can impact the time spent outdoors and that emergent, child-centered curricula rooted in play were guiding the pedagogy of a large percentage of the represented programs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,636

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,181 · 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.

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'admission2
Résumé présentoui

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