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Enregistrement W4312130903 · doi:10.4000/ere.9116

Conceptualiser l’éducation relative au changement climatique : les enjeux de la filière nucléaire

2022· article· fr· W4312130903 sur OpenAlexvenueno aff
Yves Laberge

Notice bibliographique

RevueÉducation relative à l environnement · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Acceptance of Renewable Energy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article se subdivise en trois parties. Nous esquisserons d’abord une définition encore provisoire de l’éducation au changement climatique. Nous discuterons ensuite des stratégies récentes de légitimation (réhabilitation, revalorisation) de l’industrie nucléaire face aux menaces causées par les changements climatiques. En troisième partie, nous apporterons quelques arguments critiques face à la prolifération du nucléaire, afin de détecter et déconstruire l’apologie (directe ou indirecte) de cette filière. Le but de cet article est de montrer la difficulté pour les éducateurs, les activistes, les jeunes - mais aussi pour les citoyens ordinaires préoccupés par l’avenir de la planète - d’appréhender l’éducation relative au changement climatique dans un contexte où beaucoup de gouvernants, de décideurs, d’experts, mais également d’éducateurs et une bonne partie de l’opinion publique doivent sans cesse soupeser l’impact réel des différentes mesures pouvant contrer le changement climatique. D’une manière habile et souvent persuasive, la filière nucléaire tente par diverses stratégies de s’imposer et de se (re)légitimer, incessamment et subtilement, sous le prétexte très contestable de ne pas produire de gaz à effet de serre, en donc tentant de faire croire - sur des bases discutables - qu’elle serait une « énergie propre ». L’article conclut que les éducateurs doivent non seulement demeurer vigilants et bien armés face aux stratégies insidieuses de la filière nucléaire, mais qu’ils doivent rester attentifs et critiques devant toutes les sources d’information scientifique mises à la disposition des élèves et des étudiants à propos des changements climatiques et aussi en matière de risques nucléaires.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0090,023
Communication savante0,0100,009
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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