Du naturaliste expert à l’élève : Enjeux de la diversification des objectifs d’un programme de sciences participatives en France
Notice bibliographique
Résumé
Vigie-Nature est un programme de sciences participatives développé par le Muséum national d’Histoire naturelle français, regroupant plusieurs observatoires de la biodiversité. Ces observatoires proposent à chacun, selon ses connaissances, ses disponibilités et son intérêt, de collecter des informations standardisées sur la biodiversité. Visant initialement un public de naturalistes amateurs - avec l’objectif d’augmenter les couvertures spatiale et temporelle des données disponibles pour la recherche en écologie - Vigie-Nature s’est progressivement ouvert à d’autres publics : citoyens non-experts, professionnels de la Nature et scolaires.À travers une remise en contexte sociétal et technologique, cet article explore l’évolution de l’offre de ce programme dans les observatoires au cours de ses trente années d’existence, et discute la diversification et la nécessaire articulation des objectifs qui en ont découlé. En effet, des questions d’éducation relative à l’environnement ont tout d’abord été mises à jour avec l’entrée dans la gestion du programme de nouvelles parties prenantes lors de la création des observatoires à destination de publics non experts. Puis, le déploiement de Vigie-Nature École - déclinaison scolaire du programme Vigie-Nature - a placé l’enjeu pédagogique au cœur de l’animation et de la conception d’outils spécifiques. Finalement, il apparait que la diversification des objectifs ne porte pas préjudice aux ambitions originelles du programme, dès lors qu’ils s’articulent autour d’une visée commune : la conservation de la biodiversité.
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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 | 0,031 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,011 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».