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Enregistrement W4214900649 · doi:10.4000/vertigo.34621

Transition écologique : du défi scientifique au défi pédagogique

2021· article· fr· W4214900649 sur OpenAlexvenueno aff
Malou Delplancke, Sylvain Picard, Camille Patillon, Maude Kervarrec, Ruppert Vimal

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La crise écologique à laquelle nous sommes confrontés invite à renouveler notre façon de faire science. À l’aune du développement durable, l’enjeu est de produire une science démocratique et capable de répondre aux enjeux contemporains. Ce contexte interpelle le rôle de l’école dans ses logiques de construction et de transmission des savoirs scientifiques. L’émergence des questions socialement vives (QSV) dans l’enseignement est une opportunité pour contribuer à une éducation qui permette de penser et d’agir dans un monde complexe et incertain. Cet article est fondé sur l’étude d’un dispositif éducatif expérimental centré sur une démarche d’enquête en lien avec la transition écologique de l’île d’Yeu, dans le département français de la Vendée. Il se propose d’analyser, du point de vue des pédagogues et des apprenants, quelles sont les implications d’un enseignement scientifique qui cultive l’interdisciplinarité, l’implication et la participation. Au-delà des difficultés matérielles et épistémiques identifiées, ainsi que des tensions qu’il y a à coconstruire connaissances et actions, notre expérimentation révèle plusieurs leviers d’action possibles pour l’éducation au développement durable (EDD) parmi lesquels l’ouverture du collectif à une pluralité d’acteurs, l’importance de ménager des espaces de réflexivité et la nécessité de développer une ingénierie sociale.éducation au développement durable (EDD), question socialement vive (QSV), interdisciplinarité, transition écologique, participation, co-construction des savoirs

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,036
Communication savante0,0160,013
Science ouverte0,0010,011
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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