A study of social representations of sustainable development from a didactic perspective : A contribution to training teachers in education for sustainable development : the case of future Quebecois and French teachers of the natural sciences and the human and social sciences
Bibliographic record
Abstract
L'éducation au développement durable (EDD) a été progressivement intégrée dans les systèmes scolaires français et québécois, ce qui a des conséquences pour les enseignants et leur formation. Cette recherche vise à repérer la manière dont les futurs enseignants québécois de sciences et technologie et d'univers social d'une part et les futurs enseignants français de SVT et d'histoire-géographie d'autre part se représentent le développement durable (DD) et l'EDD. Pour ce faire une approche pluri-méthodologique associant le questionnaire et l'entretien semi-directif est employée. Le cadre théorique, - construit autour des concepts de représentations sociales (RS) et de questions socialement vives -, ainsi qu'une posture interprétative-critique, orientent la lecture et l'interprétation des résultats. L'étude met en lumière une RS du DD qui serait emboitée dans celle de l'environnement-ressource chez les quatre sous-populations interrogées ainsi que des spécificités socioculturelles et/ou professionnelles-disciplinaires, se manifestant notamment par l'intégration des dimensions sociales, politiques et institutionnelles. Au vu de l'ensemble des données recueillies, on retient chez les futurs enseignants interrogés quatre champs de tensions qui reflètent la coexistence de deux approches de l'EDD : l'une transmissive et l'autre socioconstructiviste transformatrice. Cette recherche apporte ainsi un éclairage approfondi et renouvelé quant aux appuis et obstacles à l'institutionnalisation d'une EDD critique et comporte finalement des propositions d'intervention didactique en matière de formation des enseignants susceptibles d'enrichir leurs représentations du DD.
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 | 0.005 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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.
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".