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Enregistrement W4399453517 · doi:10.7202/1111612ar

Interventions éducatives et formation en travail écosocial : le cas d’un programme d’éducation relative aux changements climatiques dans un organisme d’éducation populaire au Québec

2024· article· fr· W4399453517 sur OpenAlexaffabout
Carine Villemagne, Mélanie Champoux

Notice bibliographique

RevueIntervention · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au Québec, les professionnelles de l’éducation populaire détiennent des formations variées, dont plusieurs se rattachent au champ du travail social. En ancrant leurs pratiques dans la dimension exclusivement sociale de l’environnement, celles-ci ont historiquement négligé de prendre en considération les relations qui unissent les personnes à leur environnement autre qu’humain, et ce, parce qu’elles n’ont pas été formées en ce sens. Pourtant, les réalités associées aux multiples dégradations environnementales, dont celles relatives aux changements climatiques, ne peuvent plus être ignorées et considérées en dehors du champ du travail social. Dans ce contexte, les professionnelles de l’éducation populaire s’interrogent quant aux nouvelles formes de pratiques émancipatoires qui leur permettraient de répondre aux besoins d’éducation relative aux changements climatiques (ERCC) des communautés qu’elles accompagnent. Afin d’illustrer les défis auxquels font face ces professionnelles, l’article se penchera sur l’étude du cas d’un organisme d’éducation populaire situé en Estrie. Cet organisme a développé un programme d’ERCC sur une période de cinq mois avec un groupe de huit adultes. Les forces et les lacunes de l’intervention éducative seront présentées et des pistes d’amélioration seront explicitées. Pour conclure, des recommandations seront formulées en vue de contribuer à l’émergence de la formation initiale et continue en travail écosocial.

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)0,003
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
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,246
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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