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Enregistrement W7119049877 · doi:10.4000/15gn6

L’éducation à l’environnement au Liban : le travail des ONG dans un pays du Sud global

2025· article· W7119049877 sur OpenAlexvenueno aff
Lise Sanson-Rozencwajg

Notice bibliographique

RevueÉducation relative à l environnement · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMiddle East Politics and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrugalitySocial impactPublic policy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article est issu du mémoire de fin d’études de Lise Sanson, diplômée de l’ISTOM (école d’ingénieur.e en agro-développement), réalisé en 2023, au Liban. Nous y rapportons une étude de cas concernant l'éducation à l'environnement au Liban, en particulier auprès des jeunes. Cette étude aborde plus spécifiquement le rôle des ONG dans ce domaine d’action éducative, mettant en évidence les effets positifs de l'implication de telles organisations dans le développement du pays, tels que la flexibilité des actions, la possibilité pour les populations vulnérables d’accéder au processus de développement, l’engagement direct des personnes concernées dans le développement de leurs territoires, l'indépendance vis-à-vis du gouvernement, l’adoption d’un processus plus démocratique et participatif, et l'implication bénévole telle qu’observée dans la plupart des ONG. Nous soulignons l'importance des partenariats avec des organisations publiques, des bailleurs et d'autres ONG. Nous questionnons aussi la pertinence du modèle des ONG qui accentue les mécanismes de dépendance déjà présents dans les pays en développement. Enfin, nous concluons cet article en soulignant l'importance de l’éducation à l’environnement telle que proposée par les ONG dans le développement du Liban et leur contribution à l'avenir du pays, mettant en évidence la nécessité d’implication de la jeunesse au sein de telles initiatives citoyennes.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,197

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,285
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 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'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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