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Enregistrement W4399200114 · doi:10.1332/27523349y2024d000000011

From experience to actions for justice: learners’ views on epistemic, environmental and transitional justice in Nepal, Peru and Uganda

2024· article· en· W4399200114 sur OpenAlexaff
Robin Shields, Ainur Muratkyzy, Mohan Paudel, Ashik Singh, Expedito Nuwategeka, Maria Fernanda Rodríguez, Julia Paulson

Notice bibliographique

RevueGlobal Social Challenges Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Education and Sustainability
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilUK Research and Innovation
Mots-clésEconomic JusticeSustainable developmentSocial justiceTransitional justiceSociologyEnvironmental justicePolitical scienceEnvironmental ethicsPedagogyPublic relationsSocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding how today’s children will act in the future is essential to education supporting sustainable development. This study investigated how students in three contexts in Nepal, Peru and Uganda understand environmental, epistemic and transitional justice. It used a tablet-based app to present students with scenarios that illustrates different attitudes, experiences and intended actions with respect to these three forms of justice and analysed responses to focus on factors related to intended actions. The analysis suggests that both attitudes and experiences are important in shaping intended actions in the future. Thus, education systems should not only develop attitudes to support sustainable development, but also exemplify and embody socially justice practices, providing students with experience of social contexts that support sustainable development.

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 enseignants0,663
Score d'incertitude au seuil0,862

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)0,0010,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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