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Enregistrement W4312071558 · doi:10.4000/ere.8984

Quand le programme Carbone Scol’ERE contribue à l’éducation relative au changement climatique et au développement de la jeunesse engagée

2022· article· fr· W4312071558 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Ghislain Samson, Geneviève Delisle-Thibault, Benoit Dufour, Charles-Hugo Maziade, Audrey Daganaud

Notice bibliographique

RevueÉducation relative à l environnement · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Education and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

À l’échelle mondiale, les changements climatiques (CC) font partie des plus grands défis auxquels les populations doivent faire face. Les jeunes d’aujourd’hui désirent s’engager dans la cause climatique leur permettant ainsi de participer à la construction de leur écocitoyenneté. Au Québec, Carbone Scol’ERE, un programme éducatif de cinq ateliers en classe au primaire, repose sur le principe de l’éducation relative au CC afin d’encourager les jeunes et moins jeunes à mieux les comprendre et à adopter de nouvelles habitudes de vie écoresponsables pour atténuer cette problématique. Nous souhaitons vérifier si l’éducation relative aux changements climatiques en milieu formel et non formel, qui participe à la réalisation de nouvelles habitudes de vie écoresponsables, permet le développement d’une écocitoyenneté chez les jeunes participants. Les notions entourant les CC sont plutôt rarissimes dans le curriculum scolaire québécois. L’article tente de décrire la problématique, de préciser nos ancrages théoriques, de présenter les résultats obtenus dans le cadre du programme Carbone Scol’ERE et de formuler des recommandations afin de reconnaître la pertinence de cette démarche éducative pour favoriser l’adoption de comportements écoresponsables plus durables, et ce, afin de contribuer à la lutte contre les CC.

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)0,004
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,413
Score d'incertitude au seuil0,822

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,002

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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