‘What do we talk about when we talk about climate change?’: meaningful environmental education, beyond the info dump
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Learning about the causes and effects of human-induced climate change is an essential aspect of contemporary environmental education (EE). However, it is increasingly recognized that the familiar ‘information dump delivery mode’ (as Timothy Morton calls it), through which new facts about ecological destruction are being constantly communicated, often contributes to anxiety, cognitive exhaustion, and can ultimately lead to hopelessness and paralysis in the face of ecological issues. In this article, I explore several pathways to approach EE, beyond the presentation and transmission of ecological facts. I position my conceptual discussion around my own teaching experiences speaking about climate change with undergraduate students across several Education classes through 2019 to 2021. I situate these reflections within the current discourse on education and teaching in/for the Anthropocene. Throughout this discussion, I locate various ways in which much EE fails to contribute to student’s agency and empowerment by consistently reducing complex ecological phenomena to a set of problems, mainly economic/technological, to be fixed by technocracy. I propose that a contemplative–existential perspective to EE is capable of responding to these reductions, most basically by providing opportunities and practices for students to process their grief and other emotions through recognizing the Anthropocene as an inescapable reality, but also a reality that cannot be determinately imagined or predicted.
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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 | 0,009 | 0,010 |
| 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 | 0,008 | 0,040 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».