Le projet de recherche Resclima : réponses éducatives et sociales au changement climatique
Bibliographic record
Abstract
Le projet de recherche Resclima a pour objectif de trouver des réponses efficaces aux défis que posent les problèmes socio-écologiques globaux en se fondant sur la communication, l’éducation et l’action sociale. Il se penche plus spécifiquement sur les représentations sociales des questions environnementales et leur nécessaire prise en compte dans l’intervention éducative. Développé en plusieurs étapes, ce projet revêt une dimension internationale qui lui permet de caractériser les représentations sociales du changement climatique au sein de différents groupes sociaux, en analysant leur contenu, structure et évolution. Du point de vue méthodologique, Resclima a recours à un large éventail d’approches et de stratégies (qualitatives et quantitatives) en vue d’analyser la complexité de ces représentations sociales et de comprendre comment la crise climatique est abordée dans les sociétés contemporaines. Les résultats permettent d’optimaliser la conception, la mise en œuvre et l’évaluation de ressources et de projets d’éducation relative au changement climatique dans divers pays (Portugal, Espagne, Brésil, Mexique et Italie). Par exemple, les premières étapes de Resclima ont fourni des orientations pour la conception et la mise en œuvre du projet socioéducatif Descarboniza ! Que non é pouco…, lequel a été développé en contexte non formel, ciblant un public adulte – spécialement les personnes âgées –, en qualité d’agents sociaux particulièrement importants au sein de leurs communautés.
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 | 0.037 | 0.043 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.003 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.004 |
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".