A Systematic Review Protocol to Identify the Key Benefits and Efficacy of Nature-Based Learning in Outdoor Educational Settings
Notice bibliographique
Résumé
Outdoor Learning in natural environments is a burgeoning approach in the educational sector. However, the evidence-base of research has not kept pace with teacher perceptions and increased practitioner usage. Anecdotal evidence and formal research suggest the significant health and wellbeing benefits of nature connection. Offering low-cost, non-invasive pedagogical solutions to public health challenges-particularly around mental health, wellbeing, physical literacy, and increasing physical activity-the pedagogical benefits of Outdoor Learning are yet to be fully enunciated. The proposed systematic review will search for studies across eight academic databases which measure the academic and socio-emotional benefits of Outdoor Learning, with a focus on school-aged educational settings. Using the inclusion criteria set out in this paper (and registered with PROSPERO: CRD42020153171), relevant studies will be identified then summarised to provide a synthesis of the current literature on Outdoor Learning. The goal of this review is to document the widespread international investigation into Outdoor Learning and its associated benefits for development, wellbeing, and personal growth. The systematic review will provide insights for teacher-training institutions, educational policy makers, and frontline teachers to improve the learning experiences of future students.
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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 | 0,097 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,084 | 0,015 |
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 ».