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Enregistrement W4389320113 · doi:10.55016/ojs/ajer.v64i2.56396

Adult Education in the Post-Secondary Context: Sustainability in the 21st Century

2018· article· fr· W4389320113 sur OpenAlexaffvenue
Paul Kolenick

Notice bibliographique

RevueAlberta Journal of Educational Research · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSustainability in Higher Education
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityContext (archaeology)Social justiceSociologyRace (biology)Economic JusticeHumanitiesAdult educationPolitical scienceEthnologySocial scienceGender studiesGeographyPedagogyEcologyArtLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The role of adult education is considered within the post-secondary context. In this paper, sustainability education, and particularly, the recent emergence globally of the United Nations University’s Regional Centres of Expertise (RCEs) provides an example of how adult education may continue to serve in the 21st century, an era that has already proven itself in peril with issues of social and environmental justice – spanning wide ranging challenges of gender, race, and ecology. Le rôle de l’éducation des adultes est étudié dans le contexte postsecondaire. Dans cet article, l’éducation au développement durable et notamment l’émergence récente sur l’échelle mondiale des Centres régionaux d’expertise de l’Université des Nations Unies, offre un exemple de la mesure dans laquelle l’éducation des adultes peut continuer à être utile au 21e siècle, époque qui s’est déjà avérée aux prises avec des problèmes de justice sociale et environnementale qui couvrent un vaste éventail de défis liés au genre, à la race et à l’écologie. Mots clés : éducation postsecondaire, interdisciplinarité, implication communautaire, éducation au développement durable, Centres régionaux d’expertise

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,401 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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