Extreme freshwater events, scientific realities, curriculum inclusions, and perpetuation of cultural beliefs
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this research was to explore and open dialogue about possible connections between the scientific realities of extreme freshwater events (EFWE), a lack of EFWE-related curricular content in schools, and future teachers’ awareness and perceptions of EFWE. In phase one, an analysis of existing weather data demonstrated ongoing moderate to severe EFWE in the two regions under investigation, Queensland, Australia and Saskatchewan, Canada, at the time of data collection. In phase two, a content analysis of school curricula in the two regions shows a dearth of mandatory content related to EFWE, though Queensland, Australia had slightly more mandated content than did Saskatchewan, Canada. In phase 3, a survey of pre-service teachers in the two regions showed a demonstrable lack of recognition of undergoing moderate to severe EFWE at time of data collection, along with a general satisfaction with the current level of curricular coverage of the topic. While respondents’ overall concern was low, there were consistent regional differences. Queenslanders were more likely to recognize their lived experience with EFWE and perceived it to be a more important inclusion in school curricula than their Saskatchewanian counterparts. Taken together, results suggested that learned cultural truths were reflected in and perpetuated by school curricula. Results highlighted cultural denial of EFWE severity and a need to change false truths by increasing visibility of EFWE in mandated school curricula. The authors propose that results warrant further research and discussion as it relates to public policy and prioritizing EFWE in formal school curricula.
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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 | 0,013 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,014 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 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 ».