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Enregistrement W3135754877 · doi:10.1080/00958964.2021.1887685

A comparative analysis of environment and sustainability in policy across subnational education systems

2021· article· en· W3135754877 sur OpenAlexafffundabout
Kathleen Aikens, Marcia McKenzie

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Environmental Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Education and Sustainability
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésSustainabilityEnvironmental educationPolitical scienceIndigenousCurriculumThematic analysisPolicy analysisEducation for sustainable developmentPlace-based educationEducation policyRegional scienceSustainable developmentGeographyEconomic growthEnvironmental planningHigher educationPublic administrationSociologyEcologyQualitative researchSocial scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to better understand how Environmental and Sustainability Education (ESE) policy has been developed and mobilized across subnational contexts in a federated system. We undertook a comparative analysis of sustainability-specific policy and curricula documents from all Canadian provinces and territories. We identified three thematic clusters in the data; two aligned with major global ESE policy initiatives, and a third cluster centered on localized Indigenous education in a northern territory. Conclusions and implications include that the absence of globalized ESE uptake in the northern territory demonstrates localized, relevant, and appropriate policy development, which could inform future global sustainability education initiatives. In addition, with only 6 of 13 provinces and territories having specialized education policy or curricular documents focused on climate and sustainability, there is an urgent need for increased focus in these areas in responding to calls from students and communities for climate action.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,814
Score d'incertitude au seuil0,426

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,010
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,003
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,304 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations25
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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