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Record W2120533680 · doi:10.7202/038813ar

Des liens à tisser entre la prise de conscience et l’action environnementales

2010· article· fr· W2120533680 on OpenAlexaffvenue
Marie-Ève Marleau

Bibliographic record

VenueÉducation et francophonie · 2010
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicEnvironmental Education and Sustainability
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsConscienceHumanitiesPolitical sciencePhilosophyLaw

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’éducation relative à l’environnement (ERE), par ses fondements, ses visées et ses pratiques, invite les personnes et les collectivités à prendre conscience de leur rapport à l’environnement et à agir de façon à produire les changements qu’impose la crise socioécologique actuelle. Elle fait appel à la responsabilité humaine, sociale et individuelle, visant à assurer un environnement sain, une qualité de vie et d’être. Malgré les efforts déployés par l’ERE en ce sens, on observe un écart entre la conscience et l’agir environnemental. À travers la recherche et la pratique, on constate l’ampleur du défi que doit relever l’ERE pour faire face à la complexité des processus de prise de conscience et d’action environnementales. Cet article présente des éléments théoriques tirés d’une recherche interprétative qualitative qui, d’une part, se propose de contribuer à définir les processus complexes de prise de conscience et d’action environnementales et, d’autre part, tente de cerner l’apport potentiel de l’ERE à ceux-ci. Des liens multiples, complexes et dynamiques se tissent entre la conscience et l’action, au coeur de processus de changement, et ils appellent une action éducative. Ces liens peuvent être mis en évidence en clarifiant les notions de conscience et d’action, leur réseau conceptuel, de même que les processus de prise de conscience et d’action au regard du rapport au monde, de façon à éclairer les choix éducatifs, en particulier en ERE.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.282
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.003
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0400.003

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 head0.015
GPT teacher head0.292
Teacher spread0.278 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
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

Citations9
Published2010
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