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Enregistrement W4293251003 · doi:10.1080/01596306.2022.2091519

Sustainability as Wild Policy: Mobile SDG Interventions and Land-informed Policy in Education

2022· article· en· W4293251003 sur OpenAlexaffabout
Marcia McKenzie, Alex Wilson

Notice bibliographique

RevueDiscourse Studies in the Cultural Politics of Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Education and Multiculturalism
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFraming (construction)SustainabilityIndigenousPolitical sciencePsychological interventionEducation policyPublic administrationSustainable developmentPolicy developmentSustainability scienceEnvironmental planningPublic relationsEnvironmental ethicsHigher educationGeographyEcologySocial sustainability

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper engages narratives from Tess Lea’s (2020) book ‘Wild Policy’ for how they help consider the messy or ‘wild’ nature of global policy interventions on sustainability, including in its latest formation as the UN Sustainable Development Goals (SDGs). We do so alongside data from research on education in the territory of Nunavut, as well as informed by our experiences as settler and Cree university researchers concerned with place and land-informed education policy. Engaging with a methodological framing of policy ecology, the article considers both policy artifacts and ‘ambiences’ or materialities, and their interrelations. We examine how a Saskatchewan university’s draft SDG plan manifests aspects of pre-fabricated globally mobile ‘wild policy’, including in its gaps in land-informed Indigenous engagement. Instead, we suggest how more systemic and decolonizing approaches to land-informed education policy, as in development in Inuit-based higher education in Nunavut, can inform both future policy decision-making and policy research.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,409
Score d'incertitude au seuil0,927

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,459 · 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.

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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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