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Enregistrement W3137967925 · doi:10.1089/eco.2020.0049

Ecopsychology for Sustainable Relationships: A Review of Reddick's <i>The Same River</i>

2021· review· en· W3137967925 sur OpenAlexaff
Jolina H. Ruckert, Natalie F. Casson, Devin N. Kuh

Notice bibliographique

RevueEcopsychology · 2021
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueParanormal Experiences and Beliefs
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActive listeningNatural (archaeology)Environmental ethicsSociologyIndigenousAction (physics)Sustainable developmentFace (sociological concept)EcologyPsychologyEpistemologyHistoryCommunicationPhilosophySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Now is a historical time wrapped with grief. We face the loss of ecology: our relationships to one another and our natural environment are strained, disrupted, severed, and brutalized rather than reciprocal, mutual, and just. Historically and today, globally, the pain cuts most deep for many black, indigenous, and people of color. We all need healing, hope, and action. What role does Ecopsychology play in understanding this grief, supporting the healing, and journeying the road to justice? We employ Lisa Reddick's book The Same River to discuss relationship and interconnection through the lens of representation, voice, conflict, resolution, hegemony, and ecology. Ultimately, Reddick's story is a call for hope. By attuning to each other, and to the earth, we turn toward a future comprising sustainable relationships. Fostering sustainable relationships requires many things. We must dive deep into the pain and suffering our severed relationships have caused. We must heal, through listening, empathy, trust, and love. We must meet in moments of mutuality, respect, and regard, with each other, and the more-than-human natural world. In The Same River, Reddick illustrates such a path.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,009
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,342 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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