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Enregistrement W2159998814 · doi:10.4000/vertigo.14690

Concevoir le futur d'un territoire dans une perspective d'éducation au développement durable

2014· article· fr· W2159998814 sur OpenAlexvenueno aff
Marie-Pierre Julien, Raphaël Chalmeau, Christine Vergnolle Mainar, J.-Y. Léna, Anne Calvet

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Education and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La projection vers le futur est une préoccupation centrale de l'éducation au développement durable qui reste néanmoins anecdotique dans les actions éducatives. De plus, lorsque le futur est envisagé, il présente majoritairement une vision catastrophiste ou pessimiste. Cet article étudie la représentation pour des élèves de l'école primaire âgés de 8 à 10 ans du futur de leur territoire, en prenant appui sur l’étude de l’évolution du paysage et en leur proposant un contexte pédagogique enrichi par les apports de scientifiques dans le cadre d'un Observatoire Hommes-Milieux. Pour les élèves, il s'agit de travailler les dimensions temporelles de leur territoire (passé/présent/futur) et d'envisager un futur probable au regard d'arguments et un futur rêvé impliquant leur imaginaire. À travers l'analyse de dessins illustrant ces deux types de futur, les résultats montrent d'une part une intégration partielle d'arguments de chercheurs ou d'acteurs du territoire et, d'autre part une faible capacité à imaginer un futur probable radicalement différent du présent. L'analyse des dessins du futur rêvé, quant à elle, témoigne d'un imaginaire peu développé. La discussion met l'accent sur les outils pertinents pour une réelle prise en compte de la préoccupation du futur pour que celle-ci permette une ouverture sur la pluralité des dimensions du futur.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,242 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations18
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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