Reflections of Good Practice of Infusing ESD to Improve Education Outcomes for Indigenous Learners in Light of a Global Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The COVID-19 global pandemic presented an unprecedented challenge to the sustainability strategies and initiatives of many nations. In many countries, education strategies and funding were negatively impacted and, consequently, especially vulnerable groups were highly affected, amongst them Indigenous communities around the world. As Indigenous communities were already amongst the most vulnerable before 2020, a strategically and well-planned recovery from this pandemic would be vital to secure their well-being. This article offers reflections on the potential of infusing Education for Sustainable Development (ESD) in the classroom, the school and the community as a whole, to deal with known and yet unprecedented sustainability challenges in presenting commonalities of 32 good practice reports from 21 countries collected in advance and during the global pandemic. Authors make the point of considering the pandemic and its widespread impact as yet another sustainability challenge and position ESD as a potential tool to achieve quality education and unleash the full potential of education for society when planning recovery efforts in hope for a better future of Indigenous communities in the long term. As the good practices were also included in a report of the UN Special Rapporteur on the Rights of Indigenous Peoples to the 48 th Session of the United Nations Human Rights Council , focusing on the post-pandemic recovery efforts for Indigenous Peoples, further thoughts on both official reports and their alignment with the overall 2030 Agenda from an ESD perspective are included.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,008 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».