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Enregistrement W7009512955

The effect of the Macdonald farm-to-school summer program on children's agricultural knowledge

2018· dissertation· en· W7009512955 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueDiverse Educational Innovations Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureAgricultural educationDemographicsPopulationKnowledge levelStudy abroadThematic analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the world population continues to rise there is an increased movement of people to urban areas and a greater disconnect from rural life.Children living in urban centers may lack the opportunities to learn about agriculture, which affects their daily lives.Studies on elementary Children's knowledge was evaluated using a pre-and post-test design.Participants were separated into two age groups (6-8 years old and 9-12 years old), and administered a pre-and post-test using a clicker-based response system.Participants' parents provided demographic information, and completed a post-program survey on perceptions.All data was analyzed using SAS version 9.4.Results for the first three questions, using generalized linear mixed-model (GLIMMX) analyses showed no significant difference between the overall pre-and post-test scores.However, English-speaking children were found to have significantly higher scores compared to Frenchspeaking, bilingual and children who spoke other languages (p<0.1).In addition, 9-12-year-olds scored significantly higher than the 6-8-year-old for pre-and post-test scores (p= 0.0562 and p=0.0628, respectively).Perhaps not surprisingly, previous Farm-to-School summer program experience was also found to have a significant effect on children's test score (p=0.012).For the last two research questions, generalized linear model analyses were conducted via the Likertscale, using demographic and background data.The results of this study demonstrate that children's demographic and background profile significantly impact their knowledge and understanding of agriculture.As well, the demographic and background data affected parents' perceptions of their children's learning and behaviour changes.These results should be useful for future planning of the Farm-to-School summer program.iii RÉSUMÉ L'augmentation de la population mondiale, ainsi qu'un plus grand déplacement des populations vers les zones urbaines amènent à un détachement de la vie rurale s'accompagnant d'une méconnaissance de l'agriculture.Les enfants qui vivent dans les villes n'ont pas la possibilité d'en savoir beaucoup sur l'agriculture.Des études sur la connaissance et la compréhension de l'agriculture par les enfants (école primaire) démontrent qu'ils ont un faible niveau de connaissances.Plusieurs de ces mêmes études montrent que la plus part des informations acquises par les enfants provient de l'extérieur de l'école.Par conséquent, de nombreux chercheurs ont proposé l'incorporation des opportunités d'apprentissage informel en agriculture dans le programme d'enseignement scientifique.Au Canada, il y a une tendance croissante d'inclure l'agriculture dans les programmes d'éducation aux niveaux primaires et supérieurs.Cependant, la plupart des études sur l'impact de ces programmes ont été réalisées aux États-Unis et en Europe.Le but de cette recherche était d'évaluer un programme au Canada : l'apprentissage des enfants au programme d'été « de la ferme à l'école » à la ferme de l'université McGill.La période d'étude comprenait 4 sessions de 5 jours en août 2016.Pendant cette période deux

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,707
Score d'incertitude au seuil0,582

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,245 · 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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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