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Record W4312071555 · doi:10.4000/ere.8724

La dimension politique de l’éducation au changement climatique en temps de COVID-19

2022· article· fr· W4312071555 on OpenAlexvenueno aff
Antonio García-Vinuesa, Edgar J. González‐Gaudiano, Pablo Ángel Meira Cartea

Bibliographic record

VenueÉducation relative à l environnement · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicEnvironmental Education and Sustainability
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceSociologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’éclatement de la crise sanitaire mondiale en pleine crise climatique planétaire a permis de saisir de fortes articulations entre celles-ci : leurs origines et leurs impacts sur les processus socio-écologiques mettent en évidence la problématique structurelle d'un système économique capitaliste dont le fonctionnement est axé sur l'exploitation intensive d'une planète finie et à bout de souffle. Une telle réalité est dissimulée par une stratégie idéologico-politique basée sur l'homogénéisation culturelle et la colonisation d'éléments de représentation symbolique. Dans ce processus complexe, la communication de masse et les processus éducatifs deviennent des outils majeurs pour instaurer une concentration monopolistique d'idéaux et d'imaginaires sociaux, ainsi que des modes de vie conformes aux intérêts du système. Les intentions associées à de tels intérêts ont été révélées par la pandémie et le seront encore davantage lorsque les points de basculement de plus en plus critiques du système climatique terrestre commenceront à se produire plus tôt que tard. Ainsi, une nouvelle opportunité, nécessaire et urgente, apparaît pour réfléchir à la dérive des systèmes éducatifs vers une vision utilitaire de l'éducation : il importe de repenser ces systèmes d'un point de vue critique, intégrant les apports des sciences humaines et sociales, de l'éducation relative à l’environnement et de l'enseignement des sciences dans les politiques et pratiques éducatives, permettant de développer une éducation qui tienne compte de ce qui est non négociable à la lumière de la justice sociale et climatique.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.031
Threshold uncertainty score0.104

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0050.022
Scholarly communication0.0100.007
Open science0.0010.005
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.001

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.

Opus teacher head0.032
GPT teacher head0.331
Teacher spread0.299 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
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

Citations2
Published2022
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