Qualitatively recognizing the dimensions of student environmental identity development within the classroom context
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study qualitatively explored the process of student environmental identity development (sEID) within the highly social and structured context of elementary school science. Social practice theory was used as the lens to distinguish the dimensions of sEID that were visible during a curriculum‐based, in‐school program focused on the issue of pollution. Student narratives, collected from small group interviews and reflective journals, were prioritized to capture the process of students in context identifying as “being for the environment.” Data collected from 35 grade six students were qualitatively coded, a network diagram was used to visualize the relationships in the data, and a research vignette was constructed. Eight dimensions were recognized as contributing to sEID; the opportunity to be an environmental actor with peers, increased awareness of environmental threat, emotional responses, self‐recognition for environmental action, perceived agency, changed behavior across social contexts, social recognition for identity actions, and personal meaning. While many of these dimensions have been directly or indirectly discussed in the research on adult environmentalists, shifting the emphasis from group membership to the individual student in context led to the addition of two dimensions—personal meaning and emotional responses. Recognizing the eight dimensions of sEID is an important contribution to the literature as students engaging in environmental action as a requirement of school is distinct from the existing research. Identifying the dimensions of sEID can support the intentional design of learning sequences that foster environmental identities in school and beyond.
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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 | 0,004 | 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 | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».