Exploration de la relation entre connaissances et actions environnementales au regard de l’enjeu de la gestion des résidus alimentaires
Bibliographic record
Abstract
La gestion des matières organiques putrescibles est un enjeu environnemental. L’élimination qui consiste à incinérer ou à enfouir les matières organiques a des répercussions néfastes sur l’environnement. Le gouvernement québécois souhaite bannir d’ici 2020 ces matières de l’élimination. Pour ce faire, les citoyens devront être éduqués à adopter un nouveau comportement qui consiste à disposer convenablement les matières organiques dans le bac approprié. Les changements de comportement ne sont pas faciles à appliquer et plusieurs facteurs peuvent jouer un rôle dans la décision d’agir ou non. L’objectif de cet essai était d’explorer le lien entre les connaissances détenues d’une personne au sujet de la gestion des résidus alimentaires et son choix de passer à l’action par rapport à cet enjeu. Pour ce faire, deux objectifs spécifiques ont été identifiés. Le premier objectif consiste à décrire la façon dont les participants mettent en relation leurs connaissances. Le deuxième objectif vise à décrire la façon dont les participants mobilisent ces diverses connaissances lorsqu’ils passent à l’action. Les résultats de l’analyse ont permis de proposer quatre recommandations afin de favoriser une participation durable des citoyens aux enjeux environnementaux. La première consiste à former des citoyens informés et conscients de leurs actes sur l’environnement grâce au développement d’une pensée systémique. La seconde avance que les méthodes d’enseignement devraient être axées sur la mise en relation des diverses disciplines. La troisième propose que les outils de communication transmettent davantage de connaissances aux citoyens afin qu’ils puissent faire plus de liens entre les connaissances. La quatrième suggère que les outils de communication divulguent des connaissances diversifiées. En conclusion, des recherches plus élaborées sur le sujet abordé pourraient être entreprises pour vérifier le lien entre les connaissances et les actions environnementales en étudiant un enjeu environnemental dont la solution est moins simple, en augmentant le nombre d’effectifs interviewés, en comparant divers terrains d’études, en élaborant des questions plus précises et permettant de détecter plus de connaissances ou en faisant faire par les participants les cartes illustrant leur manière de relier leurs connaissances.
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 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".