Editorial for special issue: The serious side of nature, outdoor learning and play: international perspectives
Notice bibliographique
Résumé
There is extensive outdoor learning research taking place across the world, which highlights the need to look beyond the dominant Eurocentric and UK-based perspectives. In this special issue we bring together leading authors from England, Ireland, Scotland, Australia, Canada and India to discuss ways of researching the health, wellbeing and educational benefits that may be provided throughout life within a range of outdoor learning contexts. Nature, outdoor learning and play is about more than fun and games – it also enables us to explore some of the most pressing problems facing the world, particularly mental wellbeing, climate change, biodiversity loss and finding positive ways for humans to more sustainably coexist with non-humans. Playful, nature-based activities provide ways of learning about the outside world and understanding our place within it, and enable the development of a more positive relationship with nature, other people and ourselves. This collection of papers makes a significant contribution to knowledge development and exchange from international perspectives, which is timely as the people of the world adjust to living with Covid-19, alongside ongoing, urgent environmental concerns. It is well documented that spending time outdoors is good for our health and wellbeing. However, access to outdoor spaces is inequitable and this has been exacerbated by public health responses to the pandemic.
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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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,012 |
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 ».