L’éducation à l’environnement : l’idée de neutralité entre simplisme, positivisme et relativisme
Bibliographic record
Abstract
Cet article vise, à travers une étude de cas, à questionner l’approche de l’éducation à l’environnement. Il cherche à identifier et à comprendre les difficultés de positionnements des enseignants, souvent pris entre « moralisme » et « relativisme ». Les difficultés de conception et de mise en place de ces enseignements pourtant préconisés par les Instructions officielles, dans le cadre des disciplines scolaires n’expliquent pas tout. En particulier, la tentation d’esquiver les débats et controverses en classe semble renvoyer, dans certains cas, à une vision positiviste des sciences ou alors à une certaine conception de ce que devrait être un « savoir élémentaire ». Enfin, le cadre de la laïcité scolaire peut induire chez l’enseignant une attitude de neutralité stricte, peu compatible avec une éducation à la citoyenneté. Ainsi, comment permettre aux enseignants de s’engager, avec une relative sérénité dans la mise au travail des problèmes environnementaux tout en se prémunissant à la fois de l’illusion de neutralité et de la tentation d’endoctriner ?
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 | 0.009 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.051 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.004 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".