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Enregistrement W2965811380 · doi:10.4000/vertigo.23509

L’éducation relative à l’environnement pour stimuler différents niveaux d’engagement environnemental : le cas du dispositif Mon Village Espace de Biodiversité

2018· article· fr· W2965811380 sur OpenAlexvenueno aff
Aurélie Tshibangu, Nicolas Bécu, Anne‐Caroline Prévot, Sylvie Houte

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Education and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La place accordée à l’action citoyenne dans l’espace public n’a cessé de croître depuis le XXe siècle, sans que les conséquences de telles initiatives ne soient toujours analysées. Cet article explore comment un dispositif encourageant des initiatives citoyennes pour la biodiversité, qui s’appuie sur une démarche scientifique, peut favoriser l’implication d’adultes. Il repose sur l’exemple du dispositif d’éducation à l’environnement Mon Village Espace de Biodiversité (France). Proposé aux habitants de la Zone Atelier Plaine et Val de Sèvre, ce dispositif offre une grande diversité d’entrées possibles dans l’action environnementale et à plusieurs échelles : accueillir et observer un abri à insectes dans son jardin (échelle individuelle) ; participer à la gestion d’un rucher public (échelle communale) ; rejoindre un groupe de citoyens porteurs de projets de conservation de la biodiversité (échelle du territoire). Des enquêtes qualitatives et quantitatives et un atelier d’évaluation menés en 2016 montrent que ces opportunités de contact avec la nature peuvent favoriser les actions pro-environnementales dans la sphère privée ; accroître la connaissance et l’affinité pour la nature des participants ; développer le lien social dans les communes ; promouvoir l’empowerment des volontaires et la création de collectifs.

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)0,004
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,235 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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