Quelle place pour la formation à\n l’environnement des futur.e.s enseignant.e.s en adaptation scolaire et\n sociale ?
Bibliographic record
Abstract
Les auteurs ont réalisé une recherche diagnostique visant à mettre en évidence dans quelle mesure l’éducation relative à l’environnement (ERE) fait l’objet d’apprentissages au sein du programme de formation initiale à l’enseignement où ils interviennent, soit le Baccalauréat en adaptation scolaire et sociale (BASS) de l’Université de Sherbrooke. Ils ont aussi exploré les possibilités de son intégration. Le BASS a ainsi constitué le cas à l’étude dans un contexte où seul ce Baccalauréat de la Faculté d’éducation ne propose aucune offre de cours explicite de formation concernant l’ERE. Pour ce faire, l’analyse des plans d’activités pédagogiques reliés aux domaines disciplinaires de l’Univers social, de la Science et technologie et de l’Éthique et culture religieuse a été réalisée ; un groupe de discussion et une entrevue ont également été menés auprès des trois chargé.e.s de cours qui interviennent dans ces domaines. Les résultats de cette étude ont permis de mettre en évidence des éléments de contenus de même que des démarches pédagogiques présentant des liens avec l’approche des questions environnementales chez les futur.e.s enseignant.e.s. Les préoccupations environnementales des chargé.e.s de cours ainsi que leurs représentations de l’environnement montrent leur ouverture à une intégration future de l’ERE au sein de leurs domaines disciplinaires comme au sein du BASS selon une approche programme.
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 | 0.007 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.013 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 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".