Émergence de l’éducation en situations d’urgence humanitaire : état des lieux de la recherche sur l’éducation artistique
Bibliographic record
Abstract
Les conflits armés sont un obstacle majeur à la scolarisation et à la persistance scolaire et à l'accès à une éducation de qualité, ce sont 125 millions d’enfants concernés aujourd’hui. La réforme de l’humanitaire en 2005 a nettement participé à l'émergence du domaine de l’Éducation en situation d’urgence, aujourd’hui normé. Les interventions éducatives et artistiques à objectifs psychosociaux sont ainsi les plus largement déployées auprès d’enfants touchés par les conflits. L’ éducation non formelle (ENF) est un recours privilégié et considéré comme une alternative, car elle permet une généralisation de l’enseignement primaire là où les empêchements à la scolarisation sont majoritaires. Elle permet aussi un maintien de la scolarisation lorsque les dispositifs d’éducation formelle ne peuvent répondre aux besoins. Elle peut également prendre un rôle de renforcement dusystème scolaire formel dans nombre de contextes, notamment en situation de conflits (Bordes, 2012; Brougère, 2007; UNESCO, 2004; Coombs, 1973; Jacobi, 2018). Des chercheurs développent une littérature émergente concernant les enjeux du développent bienêtre desenfants dans ces contextes particuliers mais très peu de données donnent `a voir les pratiques éducatives, pédagogiques et encore moins faisant état des expériences artistiques (Boateng, 2017 ; Burde et al., 2017). L’utilisation d’évaluation des interventions et des mesuresd’impacts pour atteindre les résultats des interventions éducatives dans l’humanitaire à été exponentielle. De nombreux acteurs ont montré que des activités structurées, efficientes et artistiques/créatives en milieu scolaire ou dans des espaces d’apprentissage non formelsaméliorent leur bienêtre émotionnel et comportemental (ibid. ; Boateng, 2017) . Il n’est en revanche que peu fait mention du dispositif éducatif à l’œuvre et n’est pas fait mention dans ces résultats d’études des processus pédagogiques, des interactions, ni même des expériences pédagoartistiques à l’œuvre (Tyrer et Fazel, 2014) . Notre état des lieux donnera également lieux à la diffusion des résultats d'une métasynthèse des études produites centrées sur ces enjeux éducatifs spécifiques.
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 | 0.008 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 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".