The Emotional Experience of Sustainability Courses: Learned Eco-Anxiety, Potential Ontological Adjustment
Notice bibliographique
Résumé
The knowledge content of university-level introductory sustainability courses elicits emotional reactions by students that are novel within the typical classroom context. Common negative reactions include ‘sadness’, ‘worry’, ‘guilt’ and ‘disgust’, while more positive responses include ‘feeling angry’, ‘empowered’, ‘like trying to make a difference’ or ‘having raised awareness’. These emotions are indexical of a deeper social epistemic collision between historically established social identities, including behavioural scripts consistent with, and generative of, unsustainability on the one hand, and a growing collective awareness of the consequent unsustainability that threatens students’ future well-being on the other. The authors argue that introductory sustainability courses set up the potential for not only a learned eco-anxiety, but also an ontological adjustment. That adjustment might bring student, historical inheritance and environment from a state of living in a suffering, but still separate, world to a practice of becoming with a world into which we extend and that also extends into us. Therefore, it is arguably important for instructors to be aware of the possibility of students getting into a negative state of eco-anxiety and for instructors to also have some tools for supporting a more positive ontological adjustment. We recommend that they become skilled in facilitating transformational learning by including some discussions about the ontology of self in any introductory sustainability instruction. Directing students’ attention to their own emotional responses can also be useful for grounding such classroom discussions and transformational 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».