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Enregistrement W2774504666 · doi:10.4000/vertigo.18658

Intégrer l’éducation à l’environnement dans les pratiques d’alphabétisation populaire au Québec

2017· article· fr· W2774504666 sur OpenAlexaffvenueabout
Carine Villemagne, Justine Daniel, Lucie Sauvé, Kaven Joyal

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Education and Sustainability
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité de MontréalUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’éducation relative à l’environnement (ERE) est une dimension essentielle de l’éducation. Assez bien développée pour les jeunes, l’ERE l’est beaucoup moins quand on s’intéresse au public des adultes, en particulier en contexte non formel. Dans le cadre de projets en développement avec des organismes d’éducation populaire au Québec, nous avons mené une recherche visant à identifier les possibilités d’intégration de l’ERE aux pratiques d’alphabétisation des adultes. Il s’agissait donc au moyen du groupe de discussion de mettre en évidence les conceptions et les préoccupations relatives à l’environnement des adultes fréquentant ces groupes d’éducation populaire, ainsi que leur propre agir environnemental. Les besoins et les attentes de ces adultes en matière d’environnement et d’ERE ont également été discutés. L’analyse thématique des résultats fournit d’intéressantes pistes éducatives propres à orienter des pratiques éducatives intégrant l’ERE et l’alphabétisation des adultes qui soient adaptées et pertinentes pour les adultes des groupes d’éducation populaire du Québec. Par exemple, il est primordial de partir des savoirs environnementaux dont les adultes sont porteurs et de prendre en considération leurs façons d’apprendre qui constituent des adaptations à leurs faibles habiletés en lecture et en écriture.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,170

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,265 · 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
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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