Soil science education: A multinational look at current perspectives
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Soil knowledge is essential to address modern global challenges. Soil science education began with soil survey and agricultural activities, with a focus on the traditional subdisciplines of soil chemistry, soil physics, pedology, soil mineralogy, and soil biology. Soil education has evolved to address the needs of an increasing variety of fields and increasingly complex issues, as seen through the move to teach soil content in programs such as biological and ecological sciences, environmental science, and geosciences. A wide range of approaches have been used to teach soil topics in the modern classroom, including not only traditional lecture and laboratory techniques but also soil judging, online tools, computer graphics, animations, and game‐based learning, mobile apps, industry partners, open‐access materials, and flipped classrooms. The modern soil curriculum needs to acknowledge the multifunctionality of soils and provide a suite of conduits that connect its traditional subdisciplines with other cognate areas. One way to accomplish this may be to shift from the traditional subdiscipline‐based approach to soil science education to a soil functions approach. Strategies to engage the public include incorporating soil topics into primary and secondary school curricula, engaging the public through museums and citizen science projects, and explaining the significance of soil to humanity. Soil education has many challenges and opportunities in the years ahead.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle