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Enregistrement W4388913317 · doi:10.1201/9781003262671-5

Differing approaches to embedding low energy construction and climate literacy into vocational education and training

2023· book-chapter· en· W4388913317 sur OpenAlexaboutno aff
Linda Clarke, M. Sahin-Dikmen, Christopher Winch, V. E. Price, John Calvert, Pier-Luc Bilodeau, Evelyn Dionne

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Education and Curriculum Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVocational educationTraining (meteorology)EmbeddingLiteracyMathematics educationEnergy (signal processing)Computer sciencePedagogyPsychologyGeographyArtificial intelligenceMeteorologyMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter presents varied approaches across Europe and North America to embedding climate and energy literacy into construction occupations through programmes of vocational education and training (VET). These approaches involve different coalitions of stakeholders and range from those in which the public sector and the unions play a key role to those largely reliant on private sector, employer-driven initiatives. VET for low energy construction (LEC) may be mainstreamed into comprehensive, long-term programmes for all construction occupations or consist of short courses imparting the specific skills required to carry out individual tasks. The chapter draws on a project, Building it Green, seeking to embed climate literacy into the building trades and identify good practice examples in the coordinated market economies (CMEs) of Belgium, Germany and Sweden and the liberal market economies (LMEs) of Canada, the United States (US), Ireland and the United Kingdom (UK). Each case is examined in relation to the involvement of different stakeholders, the VET model and the approach taken towards including labour, whether Taylorist or aiming to empower. The chapter reveals sharp differences in the importance attached to VET for LEC in Europe and North America. Examples of good practice are found in the comprehensive VET programmes of Belgium and Germany, the state-supported VET for LEC centres in Ireland and a UK local authority direct labour organisation. While the unions have a significant role in Canadian VET, climate literacy is only recently emerging as a significant focus. The United States has positive examples, particularly at state level, but is hampered by low union density and, as also in the United Kingdom, lack of consistent government policy on climate mitigation. The chapter concludes that equity and valuing labour are key to combatting climate change.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,648
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,200 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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