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Enregistrement W4391110323 · doi:10.1177/14779714241227833

Climate change education through drama and social learning: Playful inquiry for building extreme weather events adaptation scenarios

2024· article· en· W4391110323 sur OpenAlexaff
Juliano Borba, Michelle Bonatti, Leonardo Medina, Katharina Löhr, Crystal Tremblay, Jutta Gutberlet, Stefan Sieber

Notice bibliographique

RevueJournal of Adult and Continuing Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Education and Sustainability
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformative learningDramaAdaptation (eye)Climate changeSociologyConstruct (python library)PerceptionPedagogyPsychologyComputer scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Considering the projected impacts of climate change in upcoming decades, innovative educational approaches should encourage inventive problem-solving techniques and societal change, fostering transformative climate adaptation. The value of drama in climate adaptation education remains a novel area in the environmental education research literature and requires further exploration of its potential benefits to Climate Change Education (CCE). This article presents a proposal for CCE to include various elements in a drama workshop by evaluating a methodological framework. Participants in the workshop studied the vulnerabilities that arose from flooding and droughts while dramatizing different social conflicts to develop building adaptation scenarios. Through the exploration of problems via playful activities, participants collaboratively construct narratives and texts rich with meaning, based on a critical and creative perception of themes, needs, desires, and overlapping ideologies. This short-term experience manifests efficacy in elucidating the underpinnings of social systems structures, human values, and motivations. This article analyzes workshop results, providing a pedagogical structure and theoretical foundation, contributing to a better comprehension of drama in education and the creation of capacities towards CCE.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,864
Score d'incertitude au seuil0,411

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 savante0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,276 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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