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Enregistrement W4390488562 · doi:10.1080/13504622.2023.2296359

Knowledge, urgency and agency: reflections on climate change education course outcomes

2024· article· en· W4390488562 sur OpenAlex
Ellen Field, Paul D. Berger, Devon Lee, Courtney Strutt, Anh Thu Nguyen

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

RevueEnvironmental Education Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Education and Sustainability
Établissements canadiensMount Royal UniversityLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgency (philosophy)PsychologyEnvironmental educationPedagogySense of agencyMedical educationSociologySocial psychologyMedicineSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research arose out of conversations among climate change education instructors teaching at Lakehead University and our shared interest to better understand student experiences in our courses, with the intention of informing pedagogical decisions around course design and content.Data were collected from students at the end of seven courses through a mixed methods approach consisting of an online questionnaire (n = 55), which allowed participant segmentation using the Six Americas Framework, and follow-up semi-structured interviews (n = 22).The questionnaire collected students' self-reported levels of knowledge and understanding, sense of urgency, and sense of agency related to climate change, which are shared learning goals across our courses, as well as responses to open-ended questions on student experiences within the courses.In the interviews, participants were asked to elaborate on these themes.Participants reported increased knowledge, a heightened sense of urgency and strengthened sense of agency-including describing individual and collective changes they made following the course.We engage with the empirical data and present our critical reflections as instructors on course elements and design, encouraging others to teach climate change education in initial teacher education.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,693
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,006

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,389 · 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