Ecosystem services in postsecondary and professional education: an overview of programs and courses
Notice bibliographique
Résumé
Postsecondary and informal professional educational opportunities have increasingly become an important mode of supporting the understanding, dissemination, and application of ecosystem services (ES). The development of professional activities and group characteristics (e.g. a shared vocabulary, common objectives, dedication of time) together with teaching and education are instrumental for the institutionalization of new ideas, concepts, and disciplines in society. Integrating ES into postsecondary and professional education can help us to understand complex human-environment interactions and shape policy towards greater socio-ecological sustainability. This study analyzes the current status of ES-related programs and courses offered at the postsecondary and professional levels around the world. We collected data in English on these opportunities in mid-2020 using Internet searches, crowdsourcing techniques, and personal knowledge and discovered 20 degree-granting programs and 112 courses focused on or related to ES. Our analyses suggest that most ES education is uncoordinated and aimed at graduate students (master’s or doctorate level), but is also interdisciplinary with an emphasis on ES as a plural concept. We argue that the continued evolution and application of ES depends on the concept’s integration into postsecondary and professional education and that more attention should be paid to these modes of knowledge sharing and building. Our analysis adds to the current understanding of the available formal and informal opportunities for learning about ES and provides a lens by which we can envision new pathways for increasing the reach and effectiveness of ES education and training.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».