Savoirs endogènes en classe des sciences : points de vue d’enseignants et d’enseignantes en formation au Gabon
Bibliographic record
Abstract
Les contextes du développement durable et de l’éducation relative à l’environnement intègrent une revalorisation pratique et épistémologique des savoirs endogènes ou locaux alors qu’une telle promotion ne semble pas influencer l’enseignement traditionnel des sciences au Gabon où le curriculum hérité de la colonisation fait l’impasse sur ces derniers. C’est dans cette perspective que lors d’une recherche doctorale, deux groupes d’enseignants et d’enseignantes en formation ont participé aux entretiens collectifs et se sont exprimés sur les enjeux reliés à l’intégration des savoirs endogènes à l’enseignement des sciences. L’analyse thématique des résultats montre que certains savoirs endogènes sont avérés sur le plan patrimonial, mais qu’il faut être critique au regard des pratiques auréolées de mysticisme et des croyances justifiant certains interdits. De plus, si cette intégration est une nécessité, cela ne peut se faire sans respecter des conditions d’expérimentation et d’intégration au curriculum officiel.
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 | 0.007 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".