A ‘wicked problem’: rethinking history education in the Anthropocene
Notice bibliographique
Résumé
In seeking to attune history education to a relational, ecological, and ethical future orientation, we turned to scholarship in other fields that teach similar or proximate outcomes: Indigenous studies, environmental history, and climate change education. We suggest that the challenge in history is not just teaching about climate variation over time and its consequences, but also recognizing that the Anthropocene is a multidimensional phenomenon requiring adaptation in ways of being and understanding ourselves. We draw on the literature in each of the above-mentioned fields to leverage theory, content, and pedagogical cues to begin envisioning how history teachers and learners can seek meaning, when the terms within which we have made meaning in the past may slip away. In this article, we offer a prospective agenda for provoking history education to make significant change, particularly in Canada where we are situated. Our suggestions for history teaching and learning practice may be deployed in many different contexts to help educators confront the climate crisis. As historians and educators, we must provide these opportunities to learn about the past because as Davis and Todd state, ‘the story we tell ourselves about environmental crises, the story of humanity’s place on the earth and its presence within geological time determines how we understand how we got here, where we might like to be headed, and what we need to do’.
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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 | 0,025 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,078 |
| Communication savante | 0,015 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».