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Enregistrement W4405821440 · doi:10.1080/15596893.2024.2444888

Pursuing sustainability education through museums: reflections of a renegade curator

2024· article· en· W4405821440 sur OpenAlexafffund
Glenn C. Sutter

Notice bibliographique

RevueMuseums & Social Issues · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Education and Sustainability
Établissements canadiensRoyal Saskatchewan Museum
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésSustainabilityAnthropoceneHumanityIndigenousEnvironmental ethicsAutoethnographySociologyValue (mathematics)Perspective (graphical)Political scienceEngineering ethicsPublic relationsSocial scienceVisual artsArtEngineeringEcologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With climate change and other Anthropocene trends affecting millions every day, there is a clear need to help people find ways to live more sustainably at local, regional, and global scales. Humanity has known this for decades, and museums have a prominent role to play as trusted and accessible sources of information and inspiration, yet few have made addressing sustainability their main focus. Based on 25 years of gallery and research projects at a medium-sized museum of natural history and Indigenous cultures, this paper looks at museum-driven sustainability education (SE) from a curatorial perspective. Using an autoethnographic lens and cultural evolution as a frame of reference, I highlight the value of SE by reflecting on how it has informed past and current gallery and research projects. I also draw insights about SE from these projects and outline a general SE framework aimed at all members of the museum community.

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 enseignants0,602
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,348 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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