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Enregistrement W2013405003 · doi:10.4000/rdst.852

Regard multidimensionnel des conceptions du vivant : situation en contexte québécois

2014· article· fr· W2013405003 sur OpenAlexaboutno aff
Catherine Simard, Léon Harvey, Ghislain Samson

Notice bibliographique

RevueRDST · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEvolution and Science Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au cours des dernières décennies, la recherche en didactique de la biologie s’est attardée à différents problèmes, dont ceux reliés à l’identification de conceptions et d’obstacles, à l’analyse de situations didactiques et de processus d’apprentissage. À cet effet, Astolfi (1992) conçoit « l’obstacle comme un véritable outil didactique au service des apprentissages ». En continuité avec les travaux de Jean-Pierre Astolfi, la présente recherche étudie les conceptions sur le vivant de futurs enseignants et/ou biologistes (N = 543), dont certaines d’entre elles sont des obstacles à une conceptualisation contemporaine du vivant. Descriptive et exploratoire, cette étude évoque la présence de conceptions historiques sur le vivant qui perdurent en co-acceptation avec celles en adéquation aux savoirs biologiques actuels. Les résultats témoignent de la présence de cinq composantes constituées des conceptions animiste, vitaliste, finaliste, évolutionniste, interactionniste, déterministe héréditaire et déterministe comportemental, dont certaines sont des obstacles épistémologiques historiques. Ces obstacles, formés d’explications animiste et vitaliste, finaliste et déterministe comportemental, sont observés chez 51,9 %, 82,4 % et 44,0 % des répondants. La présence de ces conceptions s’insère dans une réflexion d’objectif-obstacle en situation d’enseignement et d’apprentissage.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0200,021
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,221 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2014
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Résumé présentoui

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