La dimension affective de l’éducation au changement climatique : étude mixte au cycle 3 de l’enseignement primaire français
Bibliographic record
Abstract
Dans le contexte actuel du dérèglement global du climat, l’école ne peut faire l’impasse sur ce changement majeur et ses risques. En France, la rentrée 2020 a donc été caractérisée par un renforcement de l’éducation relative à l’environnement dans les programmes scolaires, plus spécifiquement d’une éducation au changement climatique. Or, une telle éducation comporte une dimension émotionnelle importante ; elle peut générer par exemple de l’anxiété ou de la colère. Nous nous interrogeons donc sur la façon dont l’éducation au changement climatique est appréhendée au plan émotionnel auprès des élèves. Issus d’une double approche qualitative (analyse du cadrage affectif des ressources pour l’enseignement) et quantitative (questionnaire auprès des élèves), les résultats de notre recherche montrent un positionnement paradoxal des supports didactiques, présentant une tonalité émotionnelle certaine, mais sans mention explicite des émotions. Par ailleurs, on retrouve des émotions intenses dans les déclarations des élèves, parfois associées à leur compréhension des phénomènes ou à leur propension à l’action. Nous pointons de possibles effets spécifiques de l’inquiétude ou de la colère, à confirmer dans des travaux futurs.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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".