Développer l’esprit critique en éducation relative à l’environnement en décryptant le greenwashing
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche s’aligne sur les recommandations du GreenComp et explore le développement de l’esprit critique chez les élèves de 6e primaire en Belgique francophone, dans un contexte où le greenwashing (l’écoblanchiment) est omniprésent dans le quotidien des citoyens. Notre étude évalue un dispositif technopédagogique visant à former les élèves au décryptage du greenwashing par l’analyse de publicités de manière à les habiliter à repérer les différentes stratégies d’écoblanchiment. Plus spécifiquement, cette recherche évalue l'acquisition de notions écologiques et la capacité à repérer le greenwashing en ligne et à transférer ces connaissances dans la conception de publicités greenwashées. Les résultats montrent une amélioration significative de la compréhension du phénomène d’écoblanchiment et une attitude plus critique envers la publicité et les pratiques commerciales. Cette contribution souligne l'importance pédagogique d'intégrer des tâches d'analyse et de transfert pour sensibiliser les jeunes aux enjeux sociétaux et à développer des compétences nécessaires pour évoluer dans un univers numérique en évolution.
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 | 0.009 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".