Get the Arts Outdoors: Merging Arts and Nature in Outdoor Education at the YMCA
Notice bibliographique
Résumé
As part of my SASAH experiential learning requirement, I worked at the YMCA Cedar Glen Outdoor Centre during the Fall/Winter term of 2021/22. Although I had previously worked at the outdoor centre as an educator teaching groups, this year was a different experience due to the new responsibilities and unique learning opportunities presented by the onset of the COVID-19 pandemic. Throughout the year, I was responsible for the creation of lesson plans merging the arts and sciences in an outdoor setting according to the curriculum requirements of Ontario’s Ministry of Education. Moreover, I implemented inclusive learning options for each unit to ensure education can be equitably provided to all students attending the centre. Other responsibilities included adding curricula requirements from various subjects to entice teachers into using outdoor programming for their students’ learning, along with making self-guided activities to adapt to the pandemic while enabling the community to use the outdoor centre. In doing so, I learned that outdoor education is valuable to the learning and development of children and youth, however, it is underutilized due to time constraints, teacher hesitancy, and limited knowledge about the field. My work during this experiential learning sought to address these challenges and with the help of my team at the Y, I grew as a person, developed essential skills such as collaboration, communication, and problem-solving, and gained invaluable career-related experience in the field of education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».