MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3178998898 · doi:10.7202/1078169ar

De l’intelligence des plantes à celle des enfants

2021· article· fr· W3178998898 sur OpenAlexvenueno aff
Romain Simenel

Notice bibliographique

RevueAnthropologie et Sociétés · 2021
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueAnimal and Plant Science Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les enfants savent très bien reconnaître les plantes avec lesquelles ils peuvent acquérir certaines compétences culturelles et exercer certaines de leurs capacités mentales. Quelques-unes de ces plantes, comme le bouton-d’or ou la pâquerette, font l’objet de traditions enfantines qui se transmettent de génération en génération lors des « écoles buissonnières », ces moments où les enfants s’affairent à inventer, loin du regard des adultes, des activités pédagogiques et ludiques construites sur la base des relations qu’ils entretiennent avec les êtres de l’écosystème ambiant. Le gain intellectuel potentiel que les plantes peuvent apporter à l’esprit humain ne peut être compris sans prendre en compte le rôle de la plante et sa manière de se révéler aux enfants. Pour être choisie, la plante doit réunir un ensemble de formes particulières qui répondent aux attentes de l’esprit de l’enfant et présagent le développement de compétences particulières. De sorte qu’il est possible de s’interroger sur la nature du lien interactif entre l’intelligence de la plante et celle de l’enfant tissé lors de ces expériences sensibles, en prenant comme définition commune de l’intelligence la capacité à communiquer des formes. Pour entamer cette réflexion, cet article propose de focaliser l’attention sur les profils ethnographiques et botaniques de quelques-unes de ces plantes avec lesquelles les enfants apprennent à compter, à parler, à écrire, à aimer, à méditer… que cela soit dans les écoles buissonnières de la France, au Maroc, en Inde ou ailleurs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,738
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1390,002

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 Opus0,311
Tête enseignante GPT0,587
Écart entre enseignants0,276 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnthropologie et SociétésMême sujetAnimal and Plant Science EducationTravaux en français237 207