Des actions en faveur de la nature dans les cours d’école : un levier pertinent pour mieux vivre ensemble dans une démarche d’établissement « vers un développement durable »
Bibliographic record
Abstract
Dans le cadre des pratiques développées par les classes-ateliers-environnement de Tours (France) qui accompagnent des projets d’éducation à l’environnement avec les écoles primaires, celles qui visent à réintroduire un peu de nature dans les cours des écoles font ici l’objet d’une première analyse. Une exploration bibliographique sur le sujet permet d’argumenter tout l’intérêt de ce type d’actions concrètes, intérêt déjà perçu intuitivement par la communauté éducative sollicitée. Pourtant, une analyse préliminaire de ces actions pédagogiques met en évidence des difficultés à différents niveaux qu’il serait intéressant d’étudier de manière approfondie par la suite. Cet article tend également à montrer qu’une volonté de renaturalisation de l’école pourrait s’avérer une entrée pertinente pour des établissements qui s’engagent dans une démarche de développement durable. En effet, le bien-fondé des actions collectives visant à restaurer un peu de biodiversité dans un espace éducatif informel peut s’ancrer dans un champ philosophique qui explore le thème du mieux-vivre ensemble à l’école.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".