Partnerships between formal and non-formal educational settings: A way to implement a transformative and sociocritical education about environment and sustainable development
Notice bibliographique
Résumé
Highlights: - Study on environmental education and sustainable development within the field of social science education. - Partnerships between formal and non-formal settings to support transformative and sociocritical education. - Qualitative study involving 23 participants from France and Canada (Québec). - Analysis reveals eleven conditions conducive to partnership. - Recommendations for key people who could be helpful in developing a partnership. Purpose: Current programs of study in France and Québec promote the integration of environmental education and sustainable development (EESD). This study aims to identify what conditions are suitable for establishing a partnership between settings in order to support a transformative and sociocritical EESD. Design/methodology/approach: This qualitative study involved a total of 23 participants from formal and non-formal settings. Each participant took part in a semi-structured interview. Four themes emerged from the thematic analysis: a) definition, b) benefits, c) terms, and d) obstacles and facilitators of partnership. Findings: The analysis identified eleven conditions conducive to successful partnership. Research limitations/implications: The participants included in the study showed a strong interest in issues related to EESD. Therefore, not all opinions are represented. Our research team is currently investigating the collaborative dynamics of specific partnerships between settings. Practical implications: This study highlights the role of key people in developing partnerships between formal and non-formal educational settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,026 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».