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Enregistrement W4403271358 · doi:10.4000/127bj

La contextualisation des apprentissages scientifiques en plein air à proximité de l’école

2023· article· fr· W4403271358 sur OpenAlexvenueno aff
Marie‐Claude Beaudry, Jean‐Philippe Ayotte‐Beaudet

Notice bibliographique

RevueÉducation relative à l environnement · 2023
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueAnimal and Plant Science Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les enjeux socioscientifiques actuels liés à l'environnement nécessitent une compréhension approfondie de concepts scientifiques complexes. Cette complexité implique une éducation scientifique de qualité. Pour contribuer à une telle éducation, nous discutons de l’apport de la contextualisation des sciences de la nature en plein air à proximité de l’école puisque cette approche présente des avantages pour les élèves, comme une meilleure compréhension des concepts scientifiques et le développement d’une relation positive avec l'environnement. À la lumière de cet apport potentiel, nous formulons trois propositions provenant de sources scientifiques diverses qui pourraient soutenir les personnes enseignantes dans la mobilisation de cette approche : choisir un lieu extérieur en adéquation avec les objectifs scientifiques, opter pour un lieu extérieur accessible près de l'école et créer des situations d'apprentissage engageantes pour les élèves. Cette réflexion est une ouverture à la discussion sur les considérations à prendre en compte par les personnes enseignantes lorsqu’elles contextualisent des situations d’apprentissage en plein air à proximité de l’école.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,536
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,347
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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