Pour une formation des élus municipaux en matière d’environnement : observations et repères
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente les résultats d’une caractérisation des pratiques de formation relative à l’environnement auprès d’élus municipaux, à la lumière de fondements théoriques de l’éducation relative à l’environnement et de la formation professionnelle des adultes. L’analyse a porté sur un ensemble d’activités de formation qu’il a été possible d’observer au Québec. Elle a aussi été alimentée par ma propre pratique réflexive tout au long de mon expérience de 20 ans d’accompagnement professionnel en matière d’environnement en contexte municipal. L’exercice de caractérisation s’attarde plus spécifiquement aux contenus de la formation, aux buts poursuivis et aux approches adoptées. Ces aspects sont interprétés au regard de deux perspectives de formation distinctes : une perspective socioécologique, largement dominante, et une perspective psychosociale en émergence. Nous verrons qu’au-delà des limites actuelles, la convergence de ces deux perspectives peut offrir un riche terreau pour concevoir une offre de formation adéquate, bien adaptée aux élus municipaux. Nous proposons des repères à cet effet.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".