MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2049556879 · doi:10.4000/vertigo.13213

L’éducation en vue d’un développement durable dans la formation des enseignants en Suisse : entre directives ministérielles et mises en œuvre pratiques

2013· article· fr· W2049556879 on OpenAlexvenueno aff
Francine Pellaud, François Bourqui, Bertrand Gremaud, Lionel Rolle

Bibliographic record

VenueVertigO · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSustainability in Higher Education
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Partant d’une présentation du système scolaire suisse et de ses spécificités en matière d’éducation au développement durable, cet article met en perspective les soubassements théoriques sur lesquels s’appuie cette éducation, ainsi que des pistes concrètes proposées aux étudiants de la Haute école pédagogique (HEP) de Fribourg, responsables de la formation des futurs enseignants de l’école primaire dans ce canton. L’interdisciplinarité y occupe une place importante. En effet, le nouveau plan d’études pour la Suisse francophone place cette dernière au cœur de l’enseignement obligatoire. Afin d’offrir le maximum de chance à cette interdisciplinarité de sortir des seules déclarations de bonnes intentions, l’unité de recherche en didactique des sciences et éducation au développement durable de la HEP de Fribourg l’a non seulement intégrée comme base d’enseignement dans l’ensemble de ses cours, mais elle tente également de la proposer comme projet institutionnel. Divisé en quatre parties complémentaires, cet article présente une vision complète de la place et de la manière dont l’éducation en vue d’un développement durable et de l’interdisciplinarité s’installent dans le système scolaire, depuis les directives administratives officielles jusque dans la formation des futurs enseignants.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.265
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.026
GPT teacher head0.318
Teacher spread0.292 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations5
Published2013
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueVertigOSame topicSustainability in Higher EducationFrench-language works237,207