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Enregistrement W4285094473 · doi:10.51359/2448-0215.2022.253875

Sustainability training at Spanish public faculties of education: a virtual ethnography

2022· article· en· W4285094473 sur OpenAlexaff
Antonio Nadal Masegosa, Lucía Rodríguez Olay

Notice bibliographique

RevueTópicos Educacionais · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education and Sustainability
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityDeclarationTraining (meteorology)EthnographyHigher educationObject (grammar)Public relationsPolitical scienceState (computer science)Sustainable developmentVirtual trainingSociologyPedagogyVirtual realityComputer scienceLawGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Various institutional statements and official documents refer to the Sustainable Development Goals and sustainability training. This should imply a university education in these values, considering that those who are going to train the new generations, in the Spanish State, must pass through the faculties of education. Through an investigation developed thanks to the methodology and design of virtual ethnography, the web pages of all the Spanish public faculties of education were analyzed, managing to find few training options during the initial period of the 2020/2021 academic year, specifically during the months of September and October, in a reality that reflects deficiencies that should be corrected immediately. Education for sustainability cannot be a priority in the 2030 Agenda and yet, in future education professionals, remain in a declaration of intentions, or something that implies little more than some isolated training course, and the results of the research show that the object of study barely manages to be found in the training offered. In the same way, being able to find training for education in sustainability should not involve an arduous research within the official websites, since this would not reflect a priority approach on the part of the institutions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,475
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,304 · 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'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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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