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Record W2939403394 · doi:10.4000/edso.5693

Rapport aux savoirs d’élèves du secondaire en lien avec l’environnement et le développement durable en France et au Québec : rapports épistémique et contextualisé au monde

2019· article· fr· W2939403394 on OpenAlexaboutno aff
Faouzia Kalali, Geneviève Therriault, Barbara Bader

Bibliographic record

VenueÉducation et socialisation · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicEnvironmental Education and Sustainability
Canadian institutionsnot available
FundersAgence Nationale de la Recherche
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le rapport aux savoirs est à la fois rapport d’un sujet au monde, à soi-même et aux autres (Charlot, 1997). Il s’agit d’une notion particulièrement féconde en éducation au développement durable (EDD) puisqu’elle permet d’étudier la relation de sens et de valeur conférée aux savoirs et de cerner comment des jeunes s’engagent à l’école et dans la société lorsqu’il est question d’environnement et de développement durable (DD). Dans le cadre d’une étude qui veut analyser les rapports aux savoirs, aux territoires de jeunes du secondaire, des bilans de savoirs ont été réalisés par 597 élèves dans deux écoles québécoises et trois écoles françaises. L’analyse lexicale de même qu’une analyse de contenu ont permis de cerner les apprentissages significatifs identifiés par ces jeunes concernant l’environnement et le DD ainsi que les personnes et les lieux qu’ils y associent. Des expériences d’apprentissage contrastées entre la France et le Québec ressortent, elles-mêmes reliées aux choix curriculaires propres à ces deux systèmes éducatifs. Si les apprentissages des jeunes québécois semblent plus diversifiés, avec un usage plus marqué d’Internet, ceux des élèves français le sont un peu moins. Dans les deux pays, le rapport épistémique apparaît comme central. Ces résultats conduisent à des propositions pour une EDD critique et réflexive enrichissant le traitement de ces problématiques en milieu scolaire.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.483
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.001

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 head0.021
GPT teacher head0.281
Teacher spread0.260 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
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".

Quick stats

Citations8
Published2019
Admission routes1
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