Interventions éducatives et formation en travail écosocial : le cas d’un programme d’éducation relative aux changements climatiques dans un organisme d’éducation populaire au Québec
Bibliographic record
Abstract
Au Québec, les professionnelles de l’éducation populaire détiennent des formations variées, dont plusieurs se rattachent au champ du travail social. En ancrant leurs pratiques dans la dimension exclusivement sociale de l’environnement, celles-ci ont historiquement négligé de prendre en considération les relations qui unissent les personnes à leur environnement autre qu’humain, et ce, parce qu’elles n’ont pas été formées en ce sens. Pourtant, les réalités associées aux multiples dégradations environnementales, dont celles relatives aux changements climatiques, ne peuvent plus être ignorées et considérées en dehors du champ du travail social. Dans ce contexte, les professionnelles de l’éducation populaire s’interrogent quant aux nouvelles formes de pratiques émancipatoires qui leur permettraient de répondre aux besoins d’éducation relative aux changements climatiques (ERCC) des communautés qu’elles accompagnent. Afin d’illustrer les défis auxquels font face ces professionnelles, l’article se penchera sur l’étude du cas d’un organisme d’éducation populaire situé en Estrie. Cet organisme a développé un programme d’ERCC sur une période de cinq mois avec un groupe de huit adultes. Les forces et les lacunes de l’intervention éducative seront présentées et des pistes d’amélioration seront explicitées. Pour conclure, des recommandations seront formulées en vue de contribuer à l’émergence de la formation initiale et continue en travail écosocial.
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 | 0.008 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".