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Enregistrement W7119512192 · doi:10.24908/encounters.v26i0.20258

Mapping the Research in Environmental and Sustainability Education in Teacher Education in Canada

2025· article· en· W7119512192 sur OpenAlexaffvenueabout
Alysse Kennedy, Hilary Inwood, Carine Villemagne

Notice bibliographique

RevueEncounters in Theory and History of Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Education and Sustainability
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityTransformative learningInclusion (mineral)ScholarshipIndigenousEnvironmental educationSituatedEducation for sustainable developmentQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the evolving landscape of environmental and sustainability education in teacher education (ESE-TE) in Canada through a scoping review of 198 peer-reviewed studies published between 2005 and 2020. Situated within broader international efforts to reorient education toward sustainability, the review maps the theoretical, methodological, and linguistic contours of ESE-TE scholarship across the country. Findings reveal a field characterized predominantly by qualitative research, strong representation from Ontario-based scholars, and limited contributions in French and from northern regions. The increasing integration of Indigenous education and land-based learning signals a promising yet complex engagement with decolonizing approaches to sustainability. However, significant gaps persist in the inclusion of diverse epistemologies, methodological breadth, and Indigenous-led scholarship. By tracing these developments, this study contributes to ongoing conversations about how Canadian faculties of education might mobilize research and collaboration to address the climate crisis and advance the transformative aims of sustainability education. Keywords: environmental and sustainability education, teacher education, scoping review, Indigenous education, climate crisis

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,706

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0290,060
Études des sciences et des technologies0,0080,005
Communication savante0,0100,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,269 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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