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Enregistrement W4403271388 · doi:10.4000/12bq1

Permettre le possible : planifier l’inclusion par les approches ancrées dans la communauté et l’environnement

2023· article· fr· W4403271388 sur OpenAlexvenueno aff
Laura Sims, Marie-Élaine Desmarais

Notice bibliographique

RevueÉducation relative à l environnement · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Afin de pouvoir répondre aux défis actuels de l'environnement et de nos communautés (par exemple, la crise climatique, la perte de biodiversité, les abus des droits humains), nous devons apprendre à vivre autrement, voire de façon plus responsable et aimante, ensemble, avec la Terre et avec les autres êtres vivants. Comme professeures universitaires dans une faculté d'éducation, en raison de notre rôle dans la formation du personnel enseignant, nous avons un impact potentiel sur la formation des membres actuels et futurs de la société. Nous nous pencherons ici sur une stratégie pédagogique qui relève d’une approche éducative pour un avenir viable et qui intègre des perspectives autochtones : il s’agit d'utiliser les espaces naturels et communautaires en guise de « salle de classe ». Ce type de stratégie s'est avéré efficace et bénéfique pour faciliter un apprentissage potentiellement transformateur, la création de relations positives et assurer le bien-être physique et mental des élèves. Cependant, en raison de la diversité croissante de notre population étudiante, adopter et faire vivre cette stratégie expérientielle n'est pas toujours évident. Cet article propose de partager en premier lieu des exemples de la manière dont une telle stratégie, hors de la salle de classe conventionnelle, est mise en œuvre dans les facultés d'éducation. En deuxième lieu, nous exposerons différents éléments à considérer lors de la planification de ce type d'expériences éducatives afin de les rendre aussi inclusives que possible aux besoins variés des personnes étudiantes.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0130,011
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,006

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,238 · 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'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

Citations0
Publié2023
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