Notice bibliographique
Résumé
This thesis examines children’s (aged 11-12) ideas about climate change. Seventh grade children in 9 schools in Ontario were interviewed and submitted illustrated responses about climate change over a one year period of data collection. Qualitative grounded theory was used to allow themes from the data to emerge, and the use of computer software, NVivo7, was used to code and classify themes. The data were analyzed to answer three main research questions. First, the thesis explored if there were common similarities or differences between the children’s and adults’ responses (as gained from the literature). Second, children’s responses were grouped by geographical location. These locations included rural, urban, and suburban school. This was conducted in order to determine if any group differences exist among children in these three areas. The study found that children’s and adults perceptions are quite similar, and that in some situations, both groups tend to use substitution of other environmental knowledge (cultural models) in lieu of knowledge of climate change but that children also tended to use different cultural models to explain their ideas about climate change. The thesis concluded that no group differences existed among rural, urban, and suburban children and children in all groups tended to have much more detailed knowledge of mitigation strategies than the effects and causes of climate change. The thesis also concluded that a new educational framework, modeled after the Causes, Effects, and Mitigation Strategies of Climate Change (CEM Framework) ought to be used to redistribute this knowledge across these three areas.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,002 |
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 ».