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Enregistrement W1617778950 · doi:10.56105/cjsae.v22i2.971

"Have you got it?" Overcoming the futility of training mariners about collision regulations

2010· article· en· W1617778950 sur OpenAlexaffvenueabout
Roger Boshier

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal for the Study of Adult Education · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMaritime Security and History
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCollisionTraining (meteorology)GerontologyPolitical sciencePsychologySociologyMedical educationComputer securityComputer scienceMedicineGeographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite aids to navigation, there are too many collisions involving deep-sea ships, tugs, workboats, fishing vessels, and recreational boats. Nautical trainers claim to teach collision regulations (COLREGS), but training has little to do with learning. Most mariners have only a surface (or no) understanding of maritime "rules of the road." In British Columbia, collisions have caused multiple fatalities and traumatized rescuers. Lecturing is not a good way to prevent collisions at sea. The British Columbia Institute of Technology's Marine Campus is committed to "excellence in training." The author reflects on his experience as a student there and suggests the institution adopt less authoritarian and more participatory, engaging, and respectful ways of fostering learning. Teaching COLREGS is as much a theoretical as a practical problem. Marine institutes should back away from training, put less focus on teaching and more on having people learn together. Résumé Malgré les aides à la navigation, il y a trop de collisions impliquant les navires de haute mer, remorqueurs, bateaux de travail, de pêche et les bateaux de plaisance. Les formateurs nautiques prétendent quʼils enseignent les règlements pour prévenir les abordages (COLREGS), mais la formation a peu à voir avec lʼapprentissage. La plupart des gens de mer n’ont quʼune compréhension en surface (ou même aucune compréhension) des “règles de la route” maritimes. En Colombie-Britannique, les collisions ont causé plusieurs morts ainsi que de nombreux sauveteurs traumatisés. Le cours magistral nʼ’est pas la bonne façon de prévenir les collisions en mer. Le campus marin de l’Institut de Technology de la Colombie-Britannique sʼest engagé à offrir une formation dʼexcellence. Lʼauteur reflète sur son expérience en tant quʼ’étudiant auprès de lʼInstitut et suggère à lʼInstitut dʼadopter des méthodes moins autoritaires, plus participatives, engageantes et respectueuses afin de favoriser un meilleur apprentissage. Lʼenseignement des règlements pour prévenir les abordages est un problème théorique autant que pratique. Les instituts maritimes devraient prendre du recul face à la formation, placer moins dʼ’importance sur lʼenseignement et mettre plutôt lʼemphase sur le fait que les gens doivent apprendre ensemble.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0130,009
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,004

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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