Bibliographic record
Abstract
Les enfants savent très bien reconnaître les plantes avec lesquelles ils peuvent acquérir certaines compétences culturelles et exercer certaines de leurs capacités mentales. Quelques-unes de ces plantes, comme le bouton-d’or ou la pâquerette, font l’objet de traditions enfantines qui se transmettent de génération en génération lors des « écoles buissonnières », ces moments où les enfants s’affairent à inventer, loin du regard des adultes, des activités pédagogiques et ludiques construites sur la base des relations qu’ils entretiennent avec les êtres de l’écosystème ambiant. Le gain intellectuel potentiel que les plantes peuvent apporter à l’esprit humain ne peut être compris sans prendre en compte le rôle de la plante et sa manière de se révéler aux enfants. Pour être choisie, la plante doit réunir un ensemble de formes particulières qui répondent aux attentes de l’esprit de l’enfant et présagent le développement de compétences particulières. De sorte qu’il est possible de s’interroger sur la nature du lien interactif entre l’intelligence de la plante et celle de l’enfant tissé lors de ces expériences sensibles, en prenant comme définition commune de l’intelligence la capacité à communiquer des formes. Pour entamer cette réflexion, cet article propose de focaliser l’attention sur les profils ethnographiques et botaniques de quelques-unes de ces plantes avec lesquelles les enfants apprennent à compter, à parler, à écrire, à aimer, à méditer… que cela soit dans les écoles buissonnières de la France, au Maroc, en Inde ou ailleurs.
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 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
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".