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Enregistrement W4387190216 · doi:10.1017/aee.2023.30

Learning to care for Dangaba

2023· article· en· W4387190216 sur OpenAlex
Anne Poelina, Yin Paradies, Sandra Wooltorton, Edwin Lee Mulligan, Laurie Guimond, Libby Jackson-Barrett, Mindy Blaise

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAustralian Journal of Environmental Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous and Place-Based Education
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommodificationIndigenousSociologyEnvironmental ethicsGenerosityIndividualismAestheticsSocial sciencePolitical scienceLawEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In a Kimberley place-based cultural story, Dangaba is a woman whose Country holds poison gas. Her story shows the importance of cultural ways of understanding and caring for Country, especially hazardous places. The authors contrast this with a corporate story of fossil fuel, illustrating the divergent discourses and approaches to place. Indigenous and local peoples and their knowledge, cultures, laws, philosophies and practices are vitally important to Indigenous lifeways and livelihoods, and critically significant to the long-term health and well-being of people and place in our locality, region and world. We call for storying and narratives from the pluriverse of sociocultural voices to be a meaningful part of environmental education and to be implemented in multiple places of learning. To know how to hear, understand and apply the learnings from place-based story is to know how to move beyond a normalised worldview of separation, alienation, individualism, infinite growth, consumption, extraction, commodification and craving. To know how to see, feel, describe and reflect upon experience, concepts and practice is to find ways to move towards radical generosity, mutuality of becoming, embodied kinship, wisdom, humility and respect.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,518
Score d'incertitude au seuil0,401

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,311 · 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