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Enregistrement W3119401133 · doi:10.4000/ere.5892

Facebook au service d’une éducation au changement climatique en contexte de famille

2020· article· fr· W3119401133 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Michel Léger, Shawn Martin

Notice bibliographique

RevueÉducation relative à l environnement · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Education and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’intégration de modes de vie écoresponsables représente un défi difficile à surmonter pour grand nombre de Canadiens. Cette étude qualitative vise à explorer l’adoption collective d’actions écologiques dans la famille, un contexte de transformation socioécologique peu examiné en recherche. Tenant compte de l’utilisation populaire des médias sociaux aujourd’hui, ce projet cherche à mieux comprendre comment une famille peut harmoniser davantage ses rapports avec l’environnement à l’aide du numérique. Pour certains auteurs, les médias sociaux numériques peuvent, en effet, influencer le choix de se comporter de façon plus écologique en exerçant une pression sociale positive pour l’action écologique. Il semble que ces outils numériques peuvent en particulier contribuer à réduire la consommation en énergie à la maison. Dans notre projet, il s’agit de voir comment Facebook peut contribuer au développement d’une écocitoyenneté familiale en permettant à des familles voulant adopter des modes de vie plus écologiques, de s’entre-aider comme communauté d’action. L’analyse descriptive d’une participation quotidienne au sein d’un groupe privé Facebook et l’analyse thématique d’entretiens d’explicitation après quatre mois de participation montrent que les actions environnementales mises en place par les familles impliquées semblent avoir persisté du début à la fin du projet. Bien que ces actions étaient relativement simples, nos résultats semblent indiquer que la participation à un réseau social virtuel peut contribuer à un plus haut niveau de conscience écologique et d’engagement envers l’environnement dans la famille, surtout chez les enfants des familles participant à ce projet.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,004

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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