L’éducation environnementale en milieu urbain : l’exemple du marécage Tylee à Rosemère
Notice bibliographique
Résumé
Mieux que toute autre stratégie en matière d’éducation environnementale, le contact direct avec la nature augmente la sensibilité des citoyens et leur prédisposition à intervenir en cette matière ; or, l’urbanisation croissante des populations humaines les coupe de plus en plus des milieux naturels. Nous avons développé une approche d’éducation environnementale destinée aux élèves de niveau primaire en utilisant une aire protégée sise dans la couronne nord de Montréal, le marécage Tylee. Tout au long de l’année scolaire 2011-2012, 29 classes sur 33 d’une école primaire ont préparé des kiosques d’interprétation de la nature et des spectacles en vue de tenir une fin de semaine de promotion de ce site naturel. Durant la dernière fin de semaine de mai, 1 000 citoyens (300 visiteurs pour les kiosques ; 700 spectateurs pour les spectacles) ont pris part aux activités. Pour compenser les gaz à effet de serre émis dans le cadre du projet, 2 classes ont par ailleurs réalisé une activité de restauration d’un marécage dégradé de la municipalité en y plantant 140 arbres. Sensibiliser les élèves d’une école primaire, en ayant recours à une aire protégée située à proximité, est une approche prometteuse pour amorcer des changements d’attitudes ou de comportements en matière de conservation des milieux naturels.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».