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Enregistrement W4405694005 · doi:10.3389/feduc.2024.1430882

Environmental education during the COVID-19 pandemic: lessons from Ontario, Canada

2024· article· en· W4405694005 sur OpenAlexaffabout
Andrew A. Millward, Inga Borisenoka, Gregory T. O. LeBreton

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous and Place-Based Education
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Political scienceGeographyVirologyEnvironmental planningMedicineOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the integration of place-based environmental education (PBEE) during emergency remote education (ERE) and in-person teaching, considering the implications of COVID-19. The objectives include (a) to understand if and how teachers used PBEE as a pedagogical learning tool during ERE, (b) to identify PBEE adaptations for implementation in an online context, and (c) to explore opportunities and barriers to PBEE during ERE. Ontario (Canada) educators’ perspectives were obtained through an online survey and focus groups. Using non-parametric statistical analyses, perspectives concerning opportunities and challenges to integrating and delivering PBEE in lessons were identified. Additional focus included educators’ views on student receptivity and knowledge retention. Findings indicate educators’ appreciation for PBEE as a pedagogical approach, yet delivery challenges arise from systemic barriers causing inconsistency in PBEE delivery. Obstacles include curriculum demands, institutional disinvestment, grade-level constraints, and limited training. Despite challenges, educators showcase innovation and commitment to PBEE during ERE, emphasizing its enduring value. The study underscores educators’ resourcefulness in adapting PBEE methods and the potential for renewed significance of outdoor education amidst the pandemic’s influence on students’ connection to nature.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,607
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,272 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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