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Enregistrement W4410516022 · doi:10.12685/htce.1390

Overcoming anthropocentrism

2025· article· en· W4410516022 sur OpenAlexafffund
Heather E. McGregor, Sara Karn

Notice bibliographique

RevueHistorical thinking, culture, and education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueEarth Systems and Cosmic Evolution
Établissements canadiensMcMaster UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésAnthropocentrismPhilosophyEnvironmental ethics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

History educators are well positioned to connect, or reconnect, young people to their environmental relations, if they can expand the purposes and vehicles for history learning. This effort may include historical thinking, while also moving beyond it towards better understanding and upholding our relationships to the planet. We offer history educators a set of considerations as they plan experiences for learning that bring environmental topics into their teaching, bridging between theoretical literature and practical guidance. The four facets of experiences for learning on which we focus are: 1) eco-emotional literacy, 2) nature connectedness through experiential learning, 3) storying, and 4) inquiry practices. All facets are characterized by understanding how the past, present, and future are connected in ways that move towards overcoming anthropocentrism. To illustrate the possible learning outcomes of this approach to history education, we describe a teaching unit entitled “What is the story of this watershed?”

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)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0090,028
Communication savante0,0070,009
Science ouverte0,0020,021
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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