Portrait de l’écoanxiété, de la curiosité et de l’engagementécologique chez des élèves de niveau secondaire du Québec etétude des relations entre ces variables
Bibliographic record
Abstract
L'auteur de ce mémoire, de cette thèse ou de cet essai a autorisé l'Université du Québec à Trois-Rivières à diffuser, à des fins non lucratives, une copie de son mémoire, de sa thèse ou de son essai.Cette diffusion n'entraîne pas une renonciation de la part de l'auteur à ses droits de propriété intellectuelle, incluant le droit d'auteur, sur ce mémoire, cette thèse ou cet essai.Notamment, la reproduction ou la publication de la totalité ou d'une partie importante de ce mémoire, de cette thèse et de son essai requiert son autorisation. REMERCIEMENTSJe tiens d'abord à remercier ma directrice Nancy Goyette et mon co-directeur Stéphane Thibodeau, qui ont été d'une aide précieuse tout au long de mon processus de recherche.Je remercie Mathieu Barthos et Priscilla Boyer pour leur apport dans le commentaire de mon avant-projet, Maria Ojala d'avoir eu la générosité de partager avec moi le questionnaire qui a servi de modèle pour la mesure de l'engagement écologique des jeunes, Audrey Groleau pour l'évaluation de mon mémoire et Anne-Sophie Gousse-Lessard qui a joué un rôle déterminant dans mon projet en suggérant des révisions importantes à mon étude à la suite de mon avant-projet, puis de mon dépôt initial.Je tiens également à offrir ma gratitude aux élèves ayant répondu à l'appel pour faire le prétest de mon questionnaire, Olivier Cécil et Amélie-Maude Fortin, et aux 409 élèves ayant participé à ma collecte de données.Merci aux membres du personnel de l'école secondaire m'ayant ouvert leur porte : Jean-
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 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".