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Enregistrement W4382896842 · doi:10.4000/ere.9759

Le projet de recherche Resclima : réponses éducatives et sociales au changement climatique

2022· article· fr· W4382896842 sur OpenAlexvenueno aff
Pablo Ángel Meira Cartea, Kylyan Marc Bisquert i Pérez, Miguel Pardellas Santiago, Lucía Iglesias da Cunha

Notice bibliographique

RevueÉducation relative à l environnement · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceSociologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le projet de recherche Resclima a pour objectif de trouver des réponses efficaces aux défis que posent les problèmes socio-écologiques globaux en se fondant sur la communication, l’éducation et l’action sociale. Il se penche plus spécifiquement sur les représentations sociales des questions environnementales et leur nécessaire prise en compte dans l’intervention éducative. Développé en plusieurs étapes, ce projet revêt une dimension internationale qui lui permet de caractériser les représentations sociales du changement climatique au sein de différents groupes sociaux, en analysant leur contenu, structure et évolution. Du point de vue méthodologique, Resclima a recours à un large éventail d’approches et de stratégies (qualitatives et quantitatives) en vue d’analyser la complexité de ces représentations sociales et de comprendre comment la crise climatique est abordée dans les sociétés contemporaines. Les résultats permettent d’optimaliser la conception, la mise en œuvre et l’évaluation de ressources et de projets d’éducation relative au changement climatique dans divers pays (Portugal, Espagne, Brésil, Mexique et Italie). Par exemple, les premières étapes de Resclima ont fourni des orientations pour la conception et la mise en œuvre du projet socioéducatif Descarboniza ! Que non é pouco…, lequel a été développé en contexte non formel, ciblant un public adulte – spécialement les personnes âgées –, en qualité d’agents sociaux particulièrement importants au sein de leurs communautés.

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)0,012
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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,794
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,000

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 Opus0,797
Tête enseignante GPT0,533
Écart entre enseignants0,264 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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