Children’s wellness: outdoor learning during Covid-19 in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Outdoor learning has been a topic of recent discussion due to the Covid-19 global pandemic, which led to the closure of many schools, daycares, and regular programming, and the negative repercussions that affect children. Here, we consider the changing practices related to outdoor learning and Indigenous land-based learning during the pandemic, and the implications for children’s wellbeing, development and learning. Indigenous culture, relating to traditional learning and knowledge, and cultural connections to the land, is also considered to interrogate how outdoor, nature-based, and on the land experiences affect community wellness. This paper draws on interviews with the leaders of two forest schools, Cloudberry Forest School and ForestKids, and the creator of the 1000 Hours Outside Program. Common themes, such as ‘nature as the teacher’ (trust regulation), environmental stewardship, social cohesion, physical and mental well-being, and Indigenous’ ways of knowing were identified across the interviews. This study reveals practical implications for teachers regarding the importance of access to nature based free play children’s development, and the importance of land- based education for Indigenous children.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».