L’université à l’ère de l’anthropocène : repenser l’éducation au politique par l’écologie
Bibliographic record
Abstract
Ce travail imagine un dialogue fictif entre Hannah Arendt et Greta Thunberg au sujet de la place de l’écologie politique à l’université. Ainsi, l’objectif de notre travail est d’interroger le cadre théorique nécessaire à l’inscription à l’université d’une éducation à l’écologie politique. Dans un premier temps, nous interrogeons ce qui empêche pour l’heure de développer une véritable pédagogie universitaire sur ce sujet. Plus spécifiquement, nous prenons l’exemple de la pensée de Hannah Arendt pour illustrer les dualismes conceptuels entre l’enfant et le monde, l’éducation et la politique, l’éducation et l’instruction, qui, selon nous, nous empêchent de penser pédagogiquement et politiquement la place de l’écologie au sein des universités. Les dégâts de ces dualismes sont ensuite illustrés à partir de notre façon d’appréhender l’éco-anxiété. Enfin, nous proposons quelques pistes prospectives et générales pour inscrire l’écologie comme cadre épistémologique de recherche, d’enseignement et de formation universitaires.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| 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".