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Enregistrement W6989632589

Cartografía de la violencia escolar: Experiencias de México y Canadá para gestionar la violencia escolar desde la sustentabilidad

2019· article· en· W6989632589 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDialnet (Universidad de la Rioja) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation for Peace and Conflict Resolution
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocializationSustainabilityContext (archaeology)Action (physics)Intervention (counseling)Environmental educationSocial issuesQualitative researchSustainable developmentAction research
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article analyzes, through conceptual cartography, the management of nonviolence and its link with sustainability in educational contexts both in Mexico and Canada. Through the Sustainable Campuses: a North-South Action-Research community project (SSHRC: 890-2015-1027), sustainability projects in higher educational institutions in Canada and Mexico are explored. The qualitative methodology developed to document this project allowed us to identify Peace Gardens as a model of sustainable spaces, that promote social and environmental awareness in educational communities, emerging as a proposal to establish spaces for conviviality and peace. This proposal follows the principles of action research, which seeks to identify contextual problems to then justify relevant intervention in the context of sustainability, assess the knowledge of participants, make a diagnosis of the needs, followed by knowledge management, problem solving and giving way to the socialization of learning processes. Once this model was implemented, something named metacognition of school violence was achieved. This involves awareness raising of school violence the ways in which this phenomenon is addressed to generate new alternatives in an increasingly changing knowledge society.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,169

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0200,006
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,280 · 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'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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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