Évaluer l’efficacité de l’éducation relative à l’environnement grâce à des indicateurs d’une posture éthique et d’une attitude responsable
Bibliographic record
Abstract
L’éducation relative à l’environnement (ERE) et l’éthique relèvent d’une démarche visant à la responsabilisation. Cette étude propose de répondre aux questions suivantes : Comment peut-on définir, sur le plan psychologique, l’objectif de responsabilité ? Comment évaluer si l’objectif est atteint ? Notre modèle théorique est inspiré des travaux d’Harold Searles, à partir desquels nous définissons trois attitudes types vis-à-vis de l’environnement non humain (ENH) : l’apparentement (A) avec l’ENH, attitude postulée responsable, la fusion (F) et la coupure (C) affectives avec l’ENH, lesquelles entraveraient le développement d’un comportement responsable envers l’environnement. Un outil psychométrique préliminaire (questionnaire AFC) permet de mesurer ces trois attitudes. Dans le cadre d’un programme de recherche européen, il a été soumis à des enseignants, conjointement à un autre questionnaire, permettant d’évaluer l’adoption d’une posture éthique. Nous analysons ici les corrélations entre les mesures issues des deux questionnaires et en discutons les portées et limites pour l’évaluation de l’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 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".