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Enregistrement W4404293252 · doi:10.37571/2024.0307

Perspectives de personnes enseignantes et éducatrices qui œuvrent en éducation à l’environnement et au développement durable (EEDD) : quelles pistes pour leur développement professionnel ?

2024· article· fr· W4404293252 sur OpenAlexaffvenueabout
Geneviève Therriault, Agnieszka Jeziorski, Émilie Morin, Catherine Simard, Anderson Araújo‐Oliveira, Patrick Charland, Andréa Gicquel, Auryane D'Or, Émilie Roubert, Christian Renaud

Notice bibliographique

RevueDidactique · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’article présente les résultats d’une recherche exploratoire à devis méthodologique mixte dont l’objectif est d’explorer les perspectives des personnes enseignantes et éducatrices des milieux d’éducation formels (écoles primaires et secondaires) et non formels (organismes, associations, parcs, musées, centres d’interprétation de la nature) au regard de trois concepts importants en éducation à l’environnement et au développement durable (EEDD) : le rapport aux savoirs, les pratiques éducatives et l’agentivité écocitoyenne. Les points de vue des acteurs et actrices clés ont été recueillis par l’entremise d’un questionnaire comportant des questions ouvertes et fermées. Les données ont été collectées à la fois en France et au Québec auprès de 356 répondantes et répondants. Les résultats obtenus se rapportent à la fois aux rapports aux savoirs environnementaux et liés au développement durable (DD), aux principales activités ou interventions en EEDD, et aux niveaux et aux types d’engagement déclarés. Les analyses effectuées témoignent de différences significatives entre les groupes à l’étude et pointent vers plusieurs pistes permettant de soutenir le développement professionnel des personnes enseignantes et éducatrices en cette matière.

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, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,519
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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