Étude des compétences propices au soin et à la transformation de l’environnement
Notice bibliographique
Résumé
Dans un monde où l’environnement est éreinté et où l’humain est confronté à des maladies environnementales, quelles sont les compétences (modes de pensée) qui permettent à certains citoyens de transformer leur communauté ? L’étude multicas avait pour but d’identifier les compétences multidisciplinaires démontrées par deux groupes de citoyens impliqués en développement viable : des agriculteurs implantant des actions d’adaptation aux changements climatiques et des leaders aménageant un écoquartier exemplaire. Les compétences mises à profit par les acteurs des deux projets, étudiées à l’aide de l’observation participante, d’entrevues et d’analyse de documents ont été la résolution de problèmes, les connaissances techniques et endogènes, la collaboration, la pensée critique, l’optimisme, la persévérance, l’ouverture à la nouveauté et l’intérêt pour l’apprentissage. La compétence de planification souple est ressortie surtout chez les bâtisseurs de l’écoquartier. Une discussion invite le lecteur à réfléchir à la possibilité de développer des compétences environnementales chez les élèves tout en aidant ceux-ci à raisonner dans des perspectives d’identité communautaire, de viabilité et de vitalité.
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 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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».