Curricular nature-based learning in higher education to support mental and environmental health
Notice bibliographique
Résumé
The relationship between human health and nature is increasingly recognized in diverse health science and environmental disciplines, demonstrating the fundamental interdisciplinary connection between humans and the natural environments we live in. Human-nature connectedness and a positive human-nature relationship have positive effects on mental health and well-being, and environmental benefits in the form of proenvironmental attitudes and behaviours, including environmental stewardship. However, nature deterioration associated with the climate crisis can directly and indirectly negatively impact human health, including mental health. The complex interconnections between mental health and nature in the context of the climate crisis, require a broad interdisciplinary perspective to understand the diverse elements contributing to and stemming from the global climate crisis. Yet, it is unrealistic for an individual person or even a community to address the entirety of the problem. Instead, individuals and communities should focus on implementing meaningful changes on a smaller local scale, which can be adapted and expanded for systemic implementation. One potential strategy is through education. There is strong evidence to support the mental health and environmental benefits of outdoor education, nature-based learning, and nature-based experiences, but these models focus on restricted age groups and may have considerable barriers to access. In this paper, we offer suggestions to empower individuals to make meaningful positive changes in their local environments for their own mental health, with the hope it will act as a path towards systemic change through embedding a model of curricular nature-based learning into education systems, including higher education.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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 ».