Vers une éducation à la biodiversité : prise en compte des savoirs, de l’affectivité et des comportements
Bibliographic record
Abstract
D'un point de vue planétaire, les problématiques liées à la biodiversité ont surgi dans la conscience collective depuis plus de quarante ans. En France, l'éducation à la biodiversité est devenue une priorité au regard de la dégradation de la diversité biologique. À l'école primaire, elle est rattachée à la fois aux disciplines scientifiques et au développement durable. Dans les programmes scolaires, les apprentissages attendus qui s'y rapportent suivent essentiellement deux dimensions : les savoirs bio-écologiques et les comportements escomptés reliés à ces savoirs. Cependant, de nombreuses études font apparaître l'importance d'une dimension affective de ces apprentissages, notamment au regard du rapport émotionnel entretenu avec les objets d'étude. Dans le cadre des « éducations à », une définition de l'éducation à la biodiversité est avancée en s'appuyant sur trois dimensions des apprentissages qui lui sont afférentes : savoirs, affectivité et comportements.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.002 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".