Okul Bahçelerinde Yapılan Tarım Uygulamaları (School Gardening) ile İlgili Yapılan Çalışmaların İncelenmesi
Bibliographic record
Abstract
Bu araştırmada yenilikçi uygulamalar olarak görülen okul bahçelerinde tarım uygulamaları ile ilgili yapılan araştırmaların gelişim sürecinin tespit edilmesi ve erken çocukluk eğitimi ve çocuk gelişimi bağlamında tartışılması amaçlanmaktadır. Araştırma, betimsel nitelikte olup, tarama modeli tipindedir. Araştırmaya Web of Science veri tabanında yer alan tüm indekslerde “school gardening” anahtar kelimesi ile taranan okullarda tarım uygulamaları konusunda İngilizce dilinde yayınlanmış makale veya bildiri şeklindeki toplam 89 akademik yayın dahil edilmiştir. Yayınlar, bilgisayar ortamına aktarılarak yıllara göre yayın sayıları, yazarların, ülkelerin ve makalelerin yayınlandığı dergilerin dağılımı, anahtar kelimelerin sıklığı gibi birçok değişkene göre ayrılarak çözümlenmiş, grafiklerle gösterilmiştir. Araştırma sonucunda; bilimsel yayınların sayısında zaman zaman düşüşler olmasına rağmen düzenli olarak artış eğiliminde olduğu, en çok Horttechnology isimli dergide yayın yapıldığı, en yüksek h indeksinin J. E. Cade isimli yazar olduğu, en çok araştırma yapılan kurumun ABD’de bulunan üniversiteler olduğu, çalışmalarda en fazla tercih edilen Web of Science veri tabanındaki micro konunun obezite, en fazla tercih edilen araştırma alanının eğitim araştırmaları, en fazla tercih edilen sürdürülebilir kalkınma amaçlarının sağlık ve kaliteli yaşam olduğu saptanmıştır. Araştırmadan elde edilen sonuçlar doğrultusunda; okul bahçelerinin belli bölümlerinin tarım uygulamaları için ayrılması, tüm kademelerdeki eğitim müfredatına okullarda yapılabilecek tarım uygulamalarının entegre edilmesi, eğitim ile ilgili iç ve dış olmak üzere tüm paydaşlara okul bahçeciliği ile ilgili eğitimler verilmesi, okul bahçelerinde tarım uygulamaları ile ilgili araştırma ve disiplinler arası projelerin planlanması ve uygulanması, yapılacak araştırmalarda farklı ülkelerle etkili işbirliklerinin yapılması, okullarda tarım uygulamalarının yaygınlaştırılması için kongre, çalıştay gibi akademik faaliyetlerin uluslararası işbirlikleri ile düzenlenmesi önerilmektedir.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.005 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".