La dimension critique de l’éducation relative à l’environnement dans un pays en développement : réflexions issues d’une expérience sénégalaise
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente les résultats d’une étude critique du Programme de formation-information pour l’environnement (PFIE) implanté au Sénégal entre 1990 et 2001. L’analyse des données recueillies fait ressortir que, même si le PFIE n’avait pas toute l’envergure de la proposition d’éducation relative à l’environnement (ERE) définie dans les textes fondateurs de l’UNESCO-PNUE et qu’il s’apparentait, sous plusieurs aspects, à une approche positiviste de l’ERE, il constituait néanmoins un enrichissement appréciable en matière d’éducation relative à l’environnement au Sénégal. L’analyse montre toutefois que des écarts importants séparent la proposition formelle du PFIE, telle qu’élaborée par ses concepteurs, de sa traduction sur le terrain, au contact des acteurs de première ligne et des contraintes avec lesquelles ils doivent composer. Sans nier les changements qui s’imposent, dont certains acteurs du PFIE font eux-mêmes état, cet article aborde également les éléments de résistance et de rupture qui se cachent sous le conformisme apparent et qui nourrissent le processus de transformation de l’ERE au Sénégal.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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.
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".