Savoirs et conflits de savoirs en éducation à l’environnement et au développement durable : Le cas des dispositifs éco-orientés UNESCO
Notice bibliographique
Résumé
Nous proposons une méthode d’analyse des éducations formelles, non formelles et informelles comme mode de lecture des processus de développement des territoires. Nous positionnons la transmission des savoirs comme un enjeu de pouvoir et considérons l’institution comme un puissant légitimateur de sélection de savoirs sur les territoires. Dans les milieux ruraux, les savoirs environnementaux occupent une position centrale, mais il s’opère un changement de modèle entre éducation à l’environnement, injonctions actuelles d’éducation au développement durable, et positionnement des sciences. Nous proposons d’examiner sous cet angle, le cas des dispositifs éco-orientés UNESCO. Nous avons constitué une base de données sur 113 Géoparcs européens, puis ciblé trois de ces géoparcs de part et d’autre de la Méditerranée (France, Espagne, Maroc) pour étudier les systèmes de transmission des savoirs, y compris dans leur dimension conflictuelle. Les résultats montrent d’une part, un fort décalage entre les intentionnalités curriculaires du programme des Géoparcs mondiaux de l’UNESCO, centrées sur les valeurs et les pratiques de développement durable, et les curriculums locaux, davantage centrés sur les sciences naturalistes et l’identité locale. Nous montrons que les flux de savoirs et les jeux d’acteurs sont essentiellement « de haut en bas » avec une réduction et une instrumentalisation des savoirs vernaculaires.
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 | 0,008 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
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 ».