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Enregistrement W4405662119 · doi:10.1038/s44168-024-00204-3

Shifting and sharing power in urban climate justice work: experiments in transformative learning in Vancouver, Canada

2024· article· en· W4405662119 sur OpenAlexafffundabout
Lindsay Cole, Laura Kozak

Notice bibliographique

Revuenpj Climate Action · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensEmily Carr University of Art and DesignUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCity of VancouverReal Estate Foundation of British ColumbiaMitacs
Mots-clésTransformative learningWork (physics)Economic JusticePower (physics)Climate justiceSociologyPower sharingEnvironmental justicePolitical scienceClimate changePedagogyEngineeringLawOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the global reckoning with a changing climate increases in urgency, and the real-world consequences of delayed and inadequate action become impossible to ignore, city leadership continues to grow in response. Cities are making significant shifts in policy and regulation, investing in infrastructure, building strong cross-sectoral collaborations, experimenting with solutions, advocating for changes outside their jurisdiction, and taking other important actions. Alongside these activities is a growing critique that climate action is not adequately integrating principles and goals of justice, equity, inclusion, or decoloniality. In this article we argue that transformative learning is an underutilized theory and practice when working toward city-based just climate action. We describe transformative learning approaches and implications in running a Climate Justice Field School in Vancouver, Canada, a response to implementing the first ever Climate Justice Charter for the city. This work resulted in five transformative learning interventions for urban climate researchers and practitioners to engage with as they move toward just, equitable, inclusive, decolonial climate action.

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)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,276

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0240,009
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,332 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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