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Record W2101016739 · doi:10.7202/1030182ar

« J’aime jardiner et rapporter quelque chose à la maison. » Le jardin botanique comme espace éducatif non formel et outil de développement des jeunes

2015· article· fr· W2101016739 on OpenAlexafffundvenueabout
Jrène Rahm, Marie‐Paule Martel‐Reny, Violène Simard

Bibliographic record

VenueÉducation et francophonie · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicAnimal and Plant Science Education
Canadian institutionsEspace pour la vieUniversité de Montréal
FundersSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
KeywordsArtHumanities

Abstract

fetched live from OpenAlex

Bien que l’on entende souvent parler de la valeur éducative du jardinage, on pourrait se demander pourquoi un groupe d’adolescents en milieu urbain s’engagent, été après été, à s’occuper d’un petit jardin admiré par le public du Jardin botanique où les jardinets sont situés. Notre étude de cas porte sur le programme Jardins-jeunes, du Jardin botanique de Montréal, qui s’est tenu à l’été 2005. Pendant huit semaines, nous avons suivi les activités des jeunes de 12 à 15 ans, qui participaient à ce programme. Les résultats mettent en évidence l’importance que ces jeunes accordent au jardinage, qui les rapproche de la nature et entraîne un développement identitaire ancré dans le respect de la terre et de soi-même, en même temps que la construction d’un équilibre entre le corps et l’esprit. Pour les adolescents, être à l’extérieur et « s’occuper » pendant l’été s’avère tout aussi valorisant que de se faire des nouveaux amis avec qui discuter de sujets qui les préoccupent. De plus, ce programme donne aux visiteurs une image positive des jeunes. Les jardins botaniques devraient donc être vus à la fois comme des espaces d’éducation non formelle et comme des sanctuaires de développement des jeunes.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.042
Threshold uncertainty score0.084

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0120.006
Scholarly communication0.0070.003
Open science0.0010.004
Research integrity0.0020.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0180.005

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 head0.090
GPT teacher head0.388
Teacher spread0.298 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

Citations1
Published2015
Admission routes4
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