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Record W7011196464

Les rapports préoccupants\n des futurs enseignants avec les milieux physiques et numériques

2016· article· fr· W7011196464 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueÉrudit (Université de Montréal) · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicPhilosophical and Theoretical Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsStatistical analysisResearch methodologyOccupational trainingPanache
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les futurs enseignants, dont plusieurs sont des natifs numériques, se distinguent des générations précédentes par leur manière de vivre et de travailler. L'utilisation des TIC contribue-t-elle à les distancer du milieu physique ? Sont-ils engagés dans l'action environnementale ? Notre étude visait à comprendre les rapports des futurs enseignants avec les milieux physiques et numériques. L'analyse des entrevues menées avec des étudiants en formation des maîtres, à Montréal et à Moncton, montre que les futurs enseignants entretiennent une relation discontinue avec le milieu naturel. Ils sont toutefois conscients que la nature leur procure calme, ressourcement et beauté. Fréquenté souvent, le milieu numérique leur offre distraction, affiliation sociale, information personnalisée, rapidité d’exécution et connexion avec un monde planétaire. Les futurs enseignants interrogés sont peu engagés en matière d’environnement. La recherche montre la nécessité de favoriser les rapports des futurs enseignants avec leur milieu de vie, à l'aide d'activités de terrain, de façon à les inciter à mieux connaître, apprécier et améliorer leur communauté écologique et sociale.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.619
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

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.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.191
Teacher spread0.170 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2016
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