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
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".