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Enregistrement W3215417619 · doi:10.1080/13642529.2021.1992159

A ‘wicked problem’: rethinking history education in the Anthropocene

2021· article· en· W3215417619 sur OpenAlexaffabout
Heather E. McGregor, Jackson Pind, Sara Karn

Notice bibliographique

RevueRethinking History · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducator Training and Historical Pedagogy
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnthropoceneEnvironmental ethicsScholarshipIndigenousMeaning (existential)Deep timeSituatedHumanitySociologyEcological crisisHistoryEpistemologyAestheticsEcologyPolitical scienceLawPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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'.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,875
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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