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Record W2983705459 · doi:10.4000/ere.3657

Savoirs et conflits de savoirs en éducation à l’environnement et au développement durable : Le cas des dispositifs éco-orientés UNESCO

2019· article· fr· W2983705459 on OpenAlexvenueno aff
Angéla Barthes, Ouidad Tebbaa

Bibliographic record

VenueÉducation relative à l environnement · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicEnvironmental Education and Sustainability
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Nous proposons une méthode d’analyse des éducations formelles, non formelles et informelles comme mode de lecture des processus de développement des territoires. Nous positionnons la transmission des savoirs comme un enjeu de pouvoir et considérons l’institution comme un puissant légitimateur de sélection de savoirs sur les territoires. Dans les milieux ruraux, les savoirs environnementaux occupent une position centrale, mais il s’opère un changement de modèle entre éducation à l’environnement, injonctions actuelles d’éducation au développement durable, et positionnement des sciences. Nous proposons d’examiner sous cet angle, le cas des dispositifs éco-orientés UNESCO. Nous avons constitué une base de données sur 113 Géoparcs européens, puis ciblé trois de ces géoparcs de part et d’autre de la Méditerranée (France, Espagne, Maroc) pour étudier les systèmes de transmission des savoirs, y compris dans leur dimension conflictuelle. Les résultats montrent d’une part, un fort décalage entre les intentionnalités curriculaires du programme des Géoparcs mondiaux de l’UNESCO, centrées sur les valeurs et les pratiques de développement durable, et les curriculums locaux, davantage centrés sur les sciences naturalistes et l’identité locale. Nous montrons que les flux de savoirs et les jeux d’acteurs sont essentiellement « de haut en bas » avec une réduction et une instrumentalisation des savoirs vernaculaires.

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)0.004
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: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.285
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0200.006

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 head0.023
GPT teacher head0.299
Teacher spread0.277 · 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
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