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Enregistrement W4375948483 · doi:10.18666/jorel-2022-11234

Lasting Impressions of a Mandatory University Outdoor Experience Program: A Retrospective Study

2023· article· en· W4375948483 sur OpenAlexaffabout
Emily J. Tetzlaff, Shelby Deibert, Bruce Oddson, James R. Little, John Benoit, Ann Pegoraro, Stephen D. Ritchie

Notice bibliographique

RevueJournal of Outdoor Recreation Education and Leadership · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueOutdoor and Experiential Education
Établissements canadiensUniversity of GuelphMcMaster UniversityLaurentian UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdventureFraming (construction)Outdoor educationAdventure educationExhibitionStorytellingStudy abroadMedical educationPsychologyNarrativePedagogyVisual artsHistoryMedicineArtArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A mandatory outdoor experience program (MOEP), involving a three- to four-day outdoor canoe excursion, has been a compulsory university course for undergraduate students for nearly five decades at a post-secondary institution in Northern Ontario, Canada. However, the experiences and perspectives of students who participated in these excursions have not been fully investigated. The aim of this study was to harness the power of storytelling by alumni to improve our understanding of the long-term impact of MOEPs. Using an innovative methodology combining computer-assisted qualitative data analysis (Leximancer) and framing theory, the links between alumni stories became evident through three main interconnected frames: people, activity, and environment. Although there are unique components of the MOEP program described by our participants, the results contribute to the retrospective literature on the critical and memorable features that students recall years after completing an outdoor adventure experience.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,268 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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