He oranga tō te wai: Māori Pedagogies - A Culturally Responsive View of Aquatic Education and Drowning Prevention in Aotearoa
Notice bibliographique
Résumé
Drowning is a leading cause of accidental death and hospitalisation among Māori in Aotearoa. Drowning reports (Water Safety New Zealand, 2010, 2016, 2019) indicate Māori are over-represented in drowning compared to non-Māori, and on average account for up to a quarter of all drowning fatalities each year. Māori male aged 15-44 years and Māori children under five are most at risk of drowning (WSNZ, 2018, 2). A recent Aotearoa study on children’s water survival skills suggest changes are needed to improve how children develop fundamental aquatic skills and how teachers can best teach those skills (Button et al., 2017). In particular, the teaching of water safety skills for broader use in the open water environments of Aotearoa. Māori pedagogies within physical education, health, and education in the outdoors (Hemara, 2000; Jackson et al, 2016; Phillips, 2018) have demonstrated the benefits of Māori teaching methods that foster positive learning outcomes for Māori. (Bishop & Berryman, 2006, 2009). As such, this research investigated core components of Māori pedagogies that can improve aquatic education for Māori. It sought to validate traditional and contemporary aquatic teachings and water safety practices that Māori exercise as an expression of ira tangata (human development) and their relationship with te ao tūroa (the long-standing world). By means of kaupapa Māori research and the development of a new framework - Tāne Whānau Mārama, this thesis offers valuable insights into the importance of culturally responsive pedagogies in aquatic education that will enhance the health, educational achievements, and well-being of Māori whānau and communities.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».