Des liens à tisser entre la prise de conscience et l’action environnementales
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".