Les cadres de la littérature de jeunesse et de l’éducation relative à l’environnement pour la justice écosociale
Bibliographic record
Abstract
Dans le cadre d’un projet de recherche intitulé Le développement du pouvoir d’agir pour lutter contre les changements climatiques et prévenir l’écoanxiété, notre équipe a eu recours à deux cadres de référence pour concevoir un matériel pédagogique destiné aux personnes enseignantes du primaire et du secondaire en contexte québécois. Le premier est le cadre de la littérature de jeunesse, proposé par Maria José Botelho et Masha Kabakow Rudman, qui comprend les œuvres miroirs, les œuvres fenêtres et les œuvres portes. Le second est le cadre de l’éducation relative à l’environnement, tel que conçu par Lucie Sauvé, axé sur l’intégration des trois sphères d’interaction à la base du développement personnel et social : la sphère du rapport à soi-même, celle du rapport aux autres et celle du rapport à l’environnement. Cet article explore ainsi les similarités entre ces deux cadres de référence issus de domaines de recherches pourtant distincts. Le croisement proposé entre ces cadres permet la lecture de situations pédagogiques transdisciplinaires dans lesquelles se rencontrent la littérature de jeunesse et l’éducation relative à l’environnement.
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 | 0.005 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
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.
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".