Former des acteurs de changement à l’université dans le contexte d’une transition écosociale
Bibliographic record
Abstract
Dans le contexte actuel d’une crise socioécologique majeure, former des acteurs de changement apparait pour le moins une orientation éducationnelle accrocheuse. Toutefois, une recherche documentaire a permis de constater que le foisonnement actuel de formations dites d’acteurs de changement (tant en milieu formel que non formel) ne s’appuie pas sur un répertoire d’idées et de théories pertinentes au regard de l’ampleur, de la gravité et de la complexité du contexte de crise plurielle auquel nos sociétés se trouvent confrontées. Cet article a pour objectif de présenter un condensé des résultats d’une recherche de maitrise en environnement qui s’est penchée sur l’élaboration de repères théoriques et pratiques pour penser et mettre en œuvre des formations d’acteurs de changement en milieu universitaire dans le contexte d’une transition écosociétale. Les résultats mettent en évidence les dimensions subversive, critique et émancipatrice de telles formations.
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 | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".