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Enregistrement W4411788881 · doi:10.4000/148mr

Enjeux environnementaux : quand les « travaux terrains » s’arriment avec l’école secondaire pour le développement d’une écocitoyenneté chez des élèves de 12 à 14 ans en S&T au Québec

2025· article· fr· W4411788881 sur OpenAlexaboutno aff
Catherine Simard, Ghislain Samson, Émilie Morin, Geneviève Therriault

Notice bibliographique

RevueÉducation et socialisation · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Education and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhilosophyPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Face aux défis environnementaux affectant des écosystèmes et la biodiversité, le programme pédagogique Opération PAJE propose une approche renouvelée de l’enseignement des sciences et technologies (S&T) au niveau secondaire et appliquée à la proximité d’écoles québécoises. Fondé sur l’apprentissage expérientiel à visée émancipatrice, ce programme intègre des travaux terrains aux contenus curriculaires, incitant les élèves à concevoir des solutions concrètes aux enjeux environnementaux identifiés localement. La présente étude examine ce dispositif pédagogique comme un levier permettant aux jeunes de s’engager activement face aux problématiques environnementales rencontrées dans leur communauté. Des groupes de discussion et des dessins, les résultats quant aux retombées éducatives chez l’élève indiquent que la réalisation de projets ancrés au territoire donne un sens aux apprentissages scolaires, tout en leur procurant un sentiment de fierté et de responsabilité vis-à-vis des effets positifs observés de leurs actions. Parmi les apprentissages observés figurent ceux d’ordre cognitif, affectif et comportemental, dont l’identification de la biodiversité, le fait de se sentir en interrelation avec la nature, d’avoir le sentiment d’aider la biodiversité par leurs actions et d’en prendre soin.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,476
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,272 · 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'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

Citations0
Publié2025
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