Legacies of childhood learning for climate change adaptation
Notice bibliographique
Résumé
Using archaeological, historical, and ethnographic analysis of Norse and Inuit toys and miniatures, this paper argues that legacies of childhood learning can create limits to climatic change adaptation and provide lessons from the past relevant today. In Medieval Greenland, Norse children played with objects that would have familiarised them with the expected norms and behaviours of farming, household activities, sailing and conflict, but not with hunting, which was a key omission given the fundamental importance of wild resources to successful climatic adaptation in Greenland after the climate shocks of the mid-13th century. The restricted range of toys combined with an instructional form of learning suggests a high degree of path dependence that limited adaptation to climatic change, and we know the Norse settlement ended with the conjunctures of the 15th century that included climatic change. Inuit children, by contrast, learnt highly adapted behaviours and technologies through objects that taught locally tuned hunting skills. Inuit approaches that prioritised unstructured learning time aided the development of creative skills and problem-solving capabilities, and the Inuit successfully navigated the climatic changes of the Little Ice Age in Greenland. This insight from the past has implications for our approaches to childhood learning in the 21st century and the unfolding climate crisis. Innovative approaches to childhood teaching and learning in the context of climate change adaptation could provide effective solutions, on a timescale commensurate with that of projected climate impacts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,017 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».