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Record W2785226812

Immersion en nature et identité écologique : une recherche-développement d'un programme d'éducation relative à l'environnement inspiré des «Forest Schools»

2017· article· fr· W2785226812 on OpenAlexaboutno aff
Adela Lila Benzid

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArtSociology
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Immersion en nature et identité écologique : une recherche-développement d'un programme d'éducation relative à l'environnement inspiré des Forest Schools. Les Amis de la montagne est un organisme à but non lucratif chargé de protéger et mettre en valeur le parc du Mont-Royal à Montréal. L'équipe des éducateur·trice·s en environnement qui y sont rattaché·e·s s' est intéressée au phénomène de « déficit nature » mis en lumière par des recherches récentes comme l' un des problèmes résultant de l'éducation des enfants en « vases clos », particulièrement en milieu urbain. Un tel déficit entraverait leur plein développement. En s'inspirant de l'approche d'immersion en nature des Forest Schools, l'équipe d'éducateur ·trice·s en environnement des Amis de la montagne a souhaité diversifier l'offre éducative en y intégrant un programme d'activités en petit groupe tout au long de l'année, visant à renforcer chez les enfants, le lien d'attachement à la nature. En lien avec la prise de conscience écologique et au fondement de l'engagement écocitoyen, il s'agit de stimuler la création de liens affectifs à la nature, des liens d'ordre identitaire. Cette recherche-développement vise à concevoir et à expérimenter un projet pilote en ce sens, axé sur des avenues pédagogiques créatrices de liens socioécologiques. À partir d'un diagnostic de la situation et d'une recension d'écrits, nous avons conçu un programme d'activités, appelé Club AMIS, que nous avons ensuite expérimenté afin de le valider et s' il y a lieu, de l' améliorer. Au moyen d'une analyse qualitative de données issues des stratégies de l'observation participante, de groupes de discussion avec les éducateur·trice·s et d'un questionnaire destiné aux parents, nous avons pu mettre en lumière les apports positifs d’un tel programme d'activités en immersion dans la nature ainsi que confirmer les choix pédagogiques porteurs d' une connexion à la nature. Cette étude montre que la connexion à la nature peut emprunter une multitude de portes d'entrée incluant des liens d’ordre cognitifs, psychomoteurs, affectifs et sociaux. Pour se tisser chez chaque enfant, ces liens nécessitent du temps et un encadrement personnalisé, qui laissent place à ses propres choix. Ayant chacun·e une sensibilité différente et des centres d'intérêt distincts, le rôle de l'éducateur·tr ice est crucial pour proposer une diversité d'approches et de stratégies et guider avec bienveillance chacun et chacune en direction de sa propre porte d'entrée vers une connexion à la nature. Ce programme d'activités permet non seulement de créer ou de renforcer chez les enfants des liens à la nature et au mont Royal en particulier, mais aussi de sensibiliser l'entourage familial de chaque enfant à l'importance du rapport à la nature. \n__________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : déficit nature, identité écologique, enfant et nature, immersion en nature, Forest School, éducation relative à l'environnement, recherche-développement.

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)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.010
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: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.819
Threshold uncertainty score0.360

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.010
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0040.005
Scholarly communication0.0060.003
Open science0.0010.005
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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.

Opus teacher head0.073
GPT teacher head0.306
Teacher spread0.232 · 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".

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Citations0
Published2017
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