Les relations entre le contexte identitaire des jeunes, leur rapport à l’environnement et leur engagement écocitoyen : une recension d’écrits
Bibliographic record
Abstract
Les sociétés se transforment rapidement, la planète se dégrade tout aussi vite et les ressources naturelles limitées se font de plus en plus rares. Les jeunes sont souvent marginalisés par la classe politique, quoiqu’ils demeurent au coeur de nos sociétés. Ils subissent les impacts des choix faits par d’autres, et se sentent souvent impuissants face aux enjeux environnementaux. Voilà pourquoi, je me suis intéressée aux facteurs contextuels qui façonnent l’identité des jeunes, et comment ces éléments influencent les relations à l’environnement. Le rapport à l’environnement s’articule autour de trois dimensions : cognitive, affective et conative. La notion d’engagement écocitoyen pour cette recherche implique des actions individuelles, collectives, critiques et politiques. En outre, ces concepts nécessitent un amalgame de connaissances, de réflexions critiques et de prises de position affectives aboutissant en un ensemble de facteurs composant le contexte identitaire d’un individu. En somme, plusieurs déterminants, contextuellement imposés aux jeunes, agissent sur leurs façons d’entrer en relation avec la nature et les actions posées pour la préserver. D’ailleurs, les technologies, et surtout les écrans, se sont répandues et sont maintenant présentes, de manière insidieuse, partout dans nos vies. Les écrans font partie intégrante du paysage scolaire québécois ! Ils se retrouvent au travail, sur la rue, dans les moyens de transport, au sein des habitations, et même lorsqu’on est couché. Le présent essai permet de discuter des relations, parfois positives, parfois négatives, mais rarement neutres, entre les jeunes et leur environnement. Certaines dimensions du contexte identitaire, comme le statut socio-économique, l’éducation, les modes de vie ont des impacts importants sur les notions d’engagement et de rapport à l’environnement. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Rapport à l’environnement, Engagement, Contexte identitaire, jeunes
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".