Circularité des textiles - Une formation culturellement adaptée et perspectives d’écocitoyenneté
Bibliographic record
Abstract
Face à la crise socio-écologique, l'industrie textile, source majeure de pollution, est appelée à transiter vers des modèles de circularité. Cet article analyse une formation universitaire innovante, enrichie par une collaboration Québec-Cuba, qui articule savoirs académiques et pratiques communautaires. En revalorisant le savoir-faire textile traditionnel, cette pédagogie favorise l’émergence d’une écocitoyenneté tout en développant les compétences techniques et la résilience locale. Cette expérience s’ancre dans le contexte cubain où la rareté des ressources a pérennisé des stratégies créatives de réutilisation et de réparation. Cette « culture de la débrouillardise » rejoint les principes de l'écocitoyenneté que la formation cherche à favoriser et à amplifier. S’appuyant sur l’andragogie et la pédagogie critique de Paulo Freire - axée sur l'apprentissage par l'action et l’engagement social – cette démarche propose un cadre théorique et pratique très pertinent pour explorer la circularité textile. Cette expérience illustre le potentiel de l’interculturalité et des savoirs vernaculaires comme catalyseurs d’une transformation culturelle profonde vers une économie textile plus responsable.
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 | 0.004 | 0.003 |
| 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 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".