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Enregistrement W4414690177 · doi:10.3390/su17198816

The What, Why, and How of Climate Change Education: Strengthening Teacher Education for Resilience

2025· article· en· W4414690177 sur OpenAlexafffundabout
Alexander Lautensach, David Litz, Christine Ho Younghusband, Hartley Banack, Glen Thielmann, Joanie Crandall

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Education and Sustainability
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésTeacher educationCurriculumClimate changePsychological resilienceFlexibility (engineering)ReflexivityEducation for sustainable developmentIndigenousSustainable developmentFace (sociological concept)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper offers content priorities, justifications, and pedagogical approaches for the integration of climate change education into the training of teachers, and thus into public schooling. To meet urgent imperatives presented by the polycrisis of the Anthropocene, climate change education must be inclusive, comprehensive, flexible, and regionally responsive. Climate change education can be achieved by adapting regional programs for teacher education to meet those requirements. An example is the Climate Education in Teacher Education (CETE) project in northern British Columbia, Canada. Using the Education Design-Based Research methodology, the project addresses critical questions for curricular and pedagogical development of teachers to address the following three questions: (a) what content and outcomes to prioritize, (b) why these elements matter, and (c) how to implement them effectively. Over two years, CETE engaged pre-service and in-service teachers through workshops, reflective practices, and consultations with Indigenous communities. Our tentative answers emphasize the importance of adapting curriculum and pedagogy to foster community resilience, address climate anxiety, and promote an ethical renewal toward sustainability. The iterative development of objectives as “High-Level Conjectures” provides flexibility and reflexivity in the design process in the face of rapid contextual change. CETE developed practical pedagogical tools and workshop strategies that align educational priorities with local and global needs. This study offers a replicable framework to empower educators and communities in diverse locations to navigate the complexities of the climate crisis in their quest for a more secure and sustainable future.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0110,018
Communication savante0,0110,013
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0030,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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'admission3
Résumé présentoui

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