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Enregistrement W2918761600 · doi:10.4000/ere.828

Spécificités disciplinaires de l’éducation au développement durable dans les représentations des futurs enseignants français des sciences de la nature et des sciences humaines et sociales

2014· article· fr· W2918761600 sur OpenAlexvenueno aff
Agnieszka Jeziorski, Alain Legardez

Notice bibliographique

RevueÉducation relative à l environnement · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans de nombreux systèmes éducatifs actuels, l’éducation au développement durable (EDD) s’est imposée comme cadre de référence concernant le rapport à l’environnement. On peut observer, dans de nombreux pays, une démarche de généralisation de l’EDD dans l’enseignement scolaire ayant des conséquences sur le travail des enseignants. Renvoyant à l’enseignement des questions socialement vives (QSV), l’EDD requiert une démarche interdisciplinaire. Mais cette entreprise se heurte à de nombreuses difficultés, notamment celle de la mise en relation des sciences humaines et sociales et des sciences de la nature. Cette recherche se propose d’appréhender les spécificités disciplinaires du développement durable par la méthode d’analyse des représentations sociales (RS) et d’étudier les conséquences que ces représentations peuvent avoir sur la mise en œuvre de l’éducation au développement durable sous l’angle de l’enseignement des QSV. Les résultats préliminaires de cette étude des représentations sociales du développement durable de futurs enseignants des sciences de la vie et de la Terre et de ceux d’histoire-géographie montrent différentes manières d’envisager le DD selon l’ancrage disciplinaire, plus au moins propice à une EDD critique, citoyenne et interdisciplinaire, telle qu’elle peut être envisagée par l’approche des QSV.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,011
Communication savante0,0100,007
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,453
Tête enseignante GPT0,541
Écart entre enseignants0,088 · 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'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

Citations8
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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