ユネスコWAT_Montreal 2011 への参加を通した環境デザイン国際教育プログラムの構築と国際都市間連携の実施方法に関する研究
Bibliographic record
Abstract
本研究では、2011年11月にモントリオールで開催されたユネスコによる景観と環境デザインに関する国際ワークショップWAT_ Montrealへの参加を通して、その特徴や運営上の工夫について考察する。さらに各国からの参加教員へのヒアリングを通してWAT の意義を確認し、このような国際教育プログラムを構築し、国際都市間連携を進めていくためには、どのような事柄を重視すべきであるのかについて検討する。WATは2003年以来ほぼ毎年開催されており、8回目にあたる今回のWAT_Montreal 2011は、周到な準備と巧みな運営のもとに優れた成果が生み出された。その成功要因としては、①地元の行政機関との連携、②過去の7回のWATの実施経験の活用、③インターネットによる事前の情報提供、等を挙げることができる。また、参加教員へのヒアリングからWAT開催の意義について考察した結果、ユネスコの目的でもある異文化交流の促進の他、外からの視点による都市の価値や課題の見直し、個人間および大学間のネットワークの充実と拡大、参加経験を生かした教育手法の改善、新たな国際教育研究プログラムの可能性、等が意識されていることがわかった。今後もここで得られた知見を生かしつつ、国際的なネットワークをさらに充実させて、優れた教育プログラムの構築と国際的な都市間の連携をはかっていきたい。
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.101 | 0.019 |
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".