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Enregistrement W4390971088 · doi:10.1371/journal.pwat.0000218

Shifting formal education toward hydrosocial and hydrorelational learning

2024· article· en· W4390971088 sur OpenAlexaff
Dena W. McMartin, Alison Jodie Sammel, Lisa Watson

Notice bibliographique

RevuePLOS Water · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWater Governance and Infrastructure
Établissements canadiensAthabasca UniversityUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormal educationBusinessPublic relationsKnowledge managementPolitical scienceSociologyPedagogyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The way that freshwater is accessed, used, consumed, and managed in highly industrialized countries demonstrates our lack of value or respect of water.Consider the adage, "show me your budget and I'll tell you your priorities" and put it in terms of freshwater: show me how you use water and I'll tell you how you value it.Show me where and how freshwater is incorporated into your formal education curriculum, and I'll show you how your society respects freshwater.Understanding and managing water resources is a social responsibility and activity.However, many societies view water as political power, an economic tool, an engineering exercise.Most peer-reviewed research speaks to water from a scientific perspective, placing humans either outside the problem or as the primary beneficiaries or deterrents of the outcomes [1].We argue that water research and understandings come from interconnections and should be analyzed through the lens of relationships rather than in selected isolation.Interpretations of data must include a holistic approach, incorporating humans, rather than having humans viewed as a consumer or manipulator of nature and natural resources.The necessity of bringing to bear the benefits of multidisciplinary critical thinking and problem solving is clear in terms of identifying meaningful and successful approaches to informing societies about the intersecting and interconnected complexities of changing climate, extreme weather events like floods and droughts, and equitable water use and resource management.However, Western approaches to water are human-centric, resource-based approaches that do not consider or forefront ecological needs, functions, and benefits.At a minimum, Western cultures must shift language in science and educational systems from the perfunctory hydrologic cycle (scientific) or hydrosocial (human-centric) view of water to an interconnectedness model described as either a broader hydrorelational approach to valuing freshwater resources requires that formal water science pedagogies are fully integrated with social science and humanities education [1-3].Both hydrologic and hydrosocial frameworks-and distinctions between the two-have become relatively common in the scientific and social sciences literature [4][5][6][7].The hydrologic framework is well established and accepted for both formal education and scientific purposes.It's familiar and comfortable, placing water as-independent from and of social systems.It's readily understandable, focusing on scientific and geographical facts about water, including rote presentations of chemical properties, meteorological processes, physical state changes, and the existence of groundwater.Hydrosocial perspectives enable us to move toward viewing our perceptions and relationships with water as emergent from social-ecological frameworks [1,8].In a hydrosocial

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,015
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0020,023
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,003

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations0
Publié2024
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