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Enregistrement W2088891555 · doi:10.4000/vertigo.4553

Intégration de l'étude des changements climatiques à l'enseignement au premier cycle du secondaire : l'exemple du Saint-Laurent.

2003· article· fr· W2088891555 sur OpenAlexaffvenueabout
Caroline Chartrand, Michelle Garneau, Christianne Hudon

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2003
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueScience and Climate Studies
Établissements canadiensGDG EnvironnementUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au Québec, les scénarios de changements climatiques (CC) prévoient un accroissement de la température moyenne annuelle de 1 à 4ºC d'ici 2030 (GIEC, 2001), ayant des effets importants sur le bilan hydrique régional. Malgré ces conséquences anticipées, le phénomène des CC demeure méconnu chez les adolescents (Québec et Nouveau-Brunswick) (Pruneau et al., 2001), soulignant l'importance de les éduquer aux CC. La trousse pédagogique (guide pour l'enseignement et affiche) présentée dans cette étude constitue un exemple concret des effets des CC sur le Saint-Laurent et est destiné aux adolescents du 1er cycle du secondaire. Le guide pour l'enseignement comprend une série de questions destinées aux élèves et une liste de sites électroniques leur permettant d'y répondre. L'affiche décrira les effets du climat sur les composantes de l'écosystème du Saint-Laurent (production en cours). L'approche interdisciplinaire et écosystémique est privilégiée et elle intègre les 5 domaines du programme de formation du Ministère de l'éducation du Québec (MEQ) (Mathématiques, Sciences et Technologie, Univers Social, Langues, Développement Personnel et Arts). Le concept du projet a été présenté avec succès à des classes de niveau secondaire 1 (13 ans), du Collège Notre-Dame à Montréal (Québec) au printemps 2003.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,401

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations1
Publié2003
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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