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Enregistrement W4408142202 · doi:10.1093/heapro/daaf010

Fostering early adolescent health and planetary well-being through nature: a Delphi study on nature-based literacy

2025· article· en· W4408142202 sur OpenAlexaff
Michelle Barrette, Patti‐Jean Naylor, Frédérick M. E. Grouzet, Nevin J. Harper

Notice bibliographique

RevueHealth Promotion International · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Education and Sustainability
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth literacyDelphi methodLiteracyPsychologyDevelopmental psychologyEnvironmental healthMedicinePolitical sciencePedagogyComputer scienceHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Becoming nature 'literate' may promote nature engagement in early adolescence, supporting both health and well-being, while nurturing a sense of environmental stewardship. This study aimed to advance the formative research necessary for the development of a nature-based literacy framework including a set of indicators specific to its measurement during early adolescence. An e-Delphi study design was used with an expert panel comprised of international academics (n = 18) and practitioners (n = 8). After three rounds, experts agreed key components of nature-based literacy were knowledge, competence, confidence, motivation, experience, connection, and stewardship. The nature-based literacy framework comprehensively represents the intrapersonal factors and related indicators that influence nature engagement, particularly during early adolescence. This will support the development of interventions designed to enhance early adolescent health outcomes, strengthen their connection to nature, and inspire them to value and protect the natural world.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,670

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,346 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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