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Enregistrement W4281650300 · doi:10.1080/09650792.2022.2084435

Two stories of environmental learning and experience

2022· article· en· W4281650300 sur OpenAlexaff
David B. Zandvliet, Vajiramalie Perera

Notice bibliographique

RevueEducational Action Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous and Place-Based Education
Établissements canadiensNative Mental Health Association of CanadaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAction researchPsychologyPedagogyMathematics educationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper highlights action research into the practices of environmental learning through two interconnected stories focusing respectively on educational policy and the details of classroom instruction. Together these illustrate how a framework guides teachers in educational planning and supports the implementation of a curriculum for environmental learning in diverse subjects. Teacher inquiry, focus groups and interviews informed a collaborative writing process involving teachers and academics. The framework offers a conceptual view for environmental learning in all settings providing principles of teaching and learning to guide teachers in activities in a variety of learning contexts. The broader study sets the scene and the context for imbedded teacher inquiry. This study provides a personal perspective on how environmentally focused lessons were developed and researched by teachers. It highlights the story of a Grade 2/3 teacher (Ms. P) as she embarks on a program of action research about outdoor learning exemplary of other elements of the imbedded action research in the broader study. Multiple, overlapping themes emerge as she documents her reflections and students’ interactions with local environments. This paper and its narratives together relate how the concepts of environmental learning and teacher experience empower us to guide learning in new, exciting ways.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0140,020
Communication savante0,0070,010
Science ouverte0,0020,015
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,379 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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