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Enregistrement W4412964125 · doi:10.1093/jopedu/qhaf044

Verifying the efficacy of eco-pedagogies during a climate crisis: using Wittgenstein's post-foundationalism in defence of the <i>shallow ground</i> for arts-based and place-based environmental education

2025· article· en· W4412964125 sur OpenAlexaff
Jeff Stickney

Notice bibliographique

RevueJournal of Philosophy of Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCritical and Liberation Pedagogy
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity College London
Mots-clésCertaintySociologyThe artsEpistemologyLiberal arts educationPedagogyAestheticsPsychologyHigher educationLawPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Responding to calls for more theoretical and empirical research on ‘effective’ environmental education pedagogies, the author explores the difficulty in doing this in the case of arts- and place-based learning. Drawing on Ludwig Wittgenstein's later philosophy, investigations into performances of these practices reveal that they do not lend themselves to causal enquiry; in talking about their ‘effects’, we mean something very different from the ‘effects’ of climate change or of technologies. The latter, scientific language-game provides for a greater degree of certainty, drawing more on formal education than the ‘system of verification’ operating across the knowledge conveyed through the liberal arts. The former language-game, that of judging the efficacy of arts-/placed-based practices, hinges on more tacit, practical knowledge, acquired informally through acculturation and training. It is more like talking about the ‘effects’ of a concert than the ‘effectiveness’ of a light bulb. Sorting through this conceptual muddle, which is more than equivocation in terms, helps to therapeutically release us from the burden of justifying time-honoured eco-pedagogies, embracing the shallow ground on which these ecstatic and emplaced practices rest. The aim is to free educators from a ‘picture holding us captive’: that of achieving a veritable pedagogical science.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,638
Score d'incertitude au seuil0,288

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,332 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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