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Enregistrement W4384455799 · doi:10.20533/ijcdse.2042.6364.2023.0584

Preparing Teachers for Work in a Time of Environmental Crises: A Grass-roots Response

2023· article· en· W4384455799 sur OpenAlexaffabout
P. M. Elliott

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Cross-Disciplinary Subjects in Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Environmental scienceEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our planet faces numerous environmental threats of anthropogenic cause, including climate chaos, plastic pollution and deforestation.All of these impact biodiversityour life support mechanism.With regard to this, Education can be said to have failed humanity and all living things by largely ignoring these issues and by being complicit in a way of living on the planet that is not sustainable.There is a growing concern that education systems are making environmental problems worse by prioritizing the preparation of young people for an unsustainable economic paradigm, and framing success in terms of economic wealth and consumption.Education should now have a crucial role to play in helping to address, minimize and mitigate the impact environmental threats while helping to build a sustainable future.Initial teacher education programmes can be seen as a driver of change in education systems so it can be argued that they should be preparing new teachers for this existentially important work.To date, however, teacher education programmes in Canada have generally done a poor job of preparing student teachers for environmental and sustainability education.This paper reviews the collaborative strategies developed and employed by a group of teacher educators in Canada who have sought to address the shortfall in environmental and sustainability education in pre-service teacher education.Their grass-roots work has drawn attention to the issue and advocated for change, both within institutions and more widely.It has also created new research opportunities and by sharing success stories significant progress in praxis has been made in recent years.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,386
Score d'incertitude au seuil0,526

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,382 · 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 tête enseignante, 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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