14982 shaares
Le jardin sensible traduit une autre forme de rapport et de compréhension du non-humain. Il n’est plus l’espace dans lequel on cherche à maîtriser la nature, où le monde vivant est réduit à un décor ou à une source d’exploitation. Cette approche du métier semble intéressante à l’heure de la crise écologique, où l’on comprend que la préservation de la biodiversité est un enjeu majeur. Le jardinier sensible se caractérise avant tout par son éthique qui privilégie la relation au vivant. L’attention qu’il développe lui permet de tisser des liens avec les non humains, d’imaginer d’autres manières d’être et de saisir les interrelations qui font le monde vivant. Son travail résulte d’un dialogue entre les expériences vécues de relation avec les non-humains et les connaissances naturalistes.
Des leviers identifiés pour changer d’échelle
Le rapport identifie plusieurs leviers structurants pour accélérer :
le renforcement des démarches collectives territoriales, véritables moteurs de diffusion des pratiques ;
la co-construction et la diffusion des connaissances, via des réseaux d’expérimentation et une meilleure capitalisation des résultats ;
l’appui sur l’adaptation au changement climatique, qui rend de nombreuses pratiques agroécologiques incontournables ;
le rôle clé des coopératives et des filières, capables de valoriser économiquement les pratiques vertueuses ;
et enfin, des incitations financières ciblées, temporaires et orientées vers la prise de risque.
Le rapport identifie plusieurs leviers structurants pour accélérer :
le renforcement des démarches collectives territoriales, véritables moteurs de diffusion des pratiques ;
la co-construction et la diffusion des connaissances, via des réseaux d’expérimentation et une meilleure capitalisation des résultats ;
l’appui sur l’adaptation au changement climatique, qui rend de nombreuses pratiques agroécologiques incontournables ;
le rôle clé des coopératives et des filières, capables de valoriser économiquement les pratiques vertueuses ;
et enfin, des incitations financières ciblées, temporaires et orientées vers la prise de risque.
Sur cette base, les apports de cet ouvrage se déploient selon quatre plans. Le premier, politique, se focalise sur le décryptage, la restauration et l’affirmation du lien entre recherche en éducation et action publique, au travers de l’évaluation. Les enjeux de ce lien ouvrent le deuxième plan, méthodologique, qui l’opérationnalise au travers des modalités et perspectives de la recherche participative. Il est complété par les conséquences et les défis concernant, troisième plan, la posture du chercheur-évaluateur engagé dans ce type de démarche. Le quatrième plan, épistémologique, réaffirme que la recherche participative fournit une contribution effective au développement des savoirs scientifiques en se préoccupant, avec rigueur et exigence, de ses résultats.
Here, we review existing knowledge and outline research trajectories to improve our understanding of how beavers affect the terrestrial invertebrate community with special focus on the importance of each successional stage that beavers provide on terrestrial invertebrates. Although beavers can have a large impact on the terrestrial invertebrate community,
Une goutte de pluie ne prend donc naissance que grâce à un support et dans de nombreux cas, celui-ci est un organisme vivant, en l’occurrence une bactérie dont la stratégie de colonisation s’appuie sur sa capacité à fabriquer la pluie. On change alors de paradigme, ce n’est plus la forêt qui a besoin de la pluie mais la pluie qui se met à avoir besoin de la forêt pour exister.
n quoi l’intelligence artificielle (IA), et en particulier l’IA générative, constitue-t-elle un vecteur de changements et de nouveaux enjeux en éducation ? Ce billet présente l’Édurevue n°154, qui explore, à la lumière des (nouveaux) enjeux posés par les systèmes d'IA, les perspectives éducatives possibles, à condition d’une approche réflexive et raisonnée de leurs usages.
conférence portant sur les enjeux actuels liés à l’intelligence artificielle (IA) et à l’intelligence artificielle générative (IAG) dans le contexte universitaire.
Toutefois, plusieurs études récentes soulignent des lacunes importantes de ces systèmes. Un rapport publié par des bibliothécaires évalue la fiabilité des réponses d’IA basées sur des modèles de langage : les systèmes peuvent « halluciner » des informations, générer des réponses imprécises ou reproduire des biais culturels et disciplinaires, en particulier lorsqu’ils manquent de données actualisées ou spécialisées.