Notice bibliographique
Résumé
As experiments and models of participatory, sustainable living, ecovillages demonstrate how to enact just, cooperative, and regenerative economic and social constructs, as alternatives to ‘unsustainable’ capitalist economies and consumerist/individualistic lifestyles. Work is central to these enactments, which provides an opportunity to examine the learning that happens in these spaces, and how that learning may be applied for broader eco-social change. This paper reports on case studies of learning through enterprise work in two ecovillages in the USA. Analysis focuses on what is learned and how it is learned, the role of the learning environment and interactions within the ecovillage on learning outcomes and processes, as well as barriers to learning, and the transferability of learning outside the ecovillage context. Findings evidence a high degree of informal ‘on the job’ learning, resulting in both job-specific skills and knowledge, and general competencies in eco/ethical business management. Furthermore, participants imbue activities with shared values of ecology and equality, while interacting with oppositional broader market logics, and thus learn to ‘trade off’ – taking on some aspects of the mainstream economy (e.g. competitiveness, profitability, (self)exploitation), in exchange for ‘the greater good.’
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».