Les ressources déployées par des leaders du développement durable : Quelles leçons pour l’éducation relative à l’environnement ?
Notice bibliographique
Résumé
Aujourd’hui, lors d’ingénieux projets développement durable, des leaders planifient et implantent des pratiques et des lieux bénéfiques à l’environnement. Ces initiatives représentent une source féconde d’informations au sujet des compétences d’aménagement du milieu qu’il serait pertinent de développer chez nos élèves. L’étude, se situant dans la perspective de poursuivre la compréhension des compétences à développer en éducation relative à l’environnement, visait l’identification des ressources liées à l’aménagement écologique du milieu, déployées par des leaders participant à cinq projets de développement durable (en urbanisme et en foresterie durable). L’analyse d’un document et des données d’entrevues individuelles d’explicitation montre que les principales ressources (cognitives, sociales et affectives) déployées par les leaders interrogés, relèvent non seulement de la résolution de problèmes, mais également d’une planification créative, complexe, souple, longitudinale, expérientielle, adaptée, patiente, collaborative, humaniste et environnementale. L’étude, dont on présente les retombées en ERE, montre enfin que les leaders déploient des ressources associées aux individus créatifs.
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 | 0,009 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».