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Enregistrement W1774420239 · doi:10.24908/pceea.v0i0.5934

PRE-UNIVERSITY OUTREACH THROUGH A SPACE CAMP AND A KIRKNESS DISCOVERY CAMP

2015· article· en· W1774420239 sur OpenAlexafffundvenueabout
Witold Kinsner, Nusraat Masood, Randy Herrmann, Mohamed Nasri, Hieu V. Dang, Kathryn Marcynuk

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExperimental Learning in Engineering
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesUniversity of Manitoba
Mots-clésOutreachSummer campSpace (punctuation)Service (business)EngineeringMathematics educationEngineering managementComputer sciencePolitical scienceSociologyBusinessPsychologyMarketingLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Attracting high-school students to science,technology, engineering and mathematics (STEM) shouldbe easy today, but it is not in practice. Universities andorganizations such as the Institute of Electrical andElectronics Engineers (IEEE) have invested much effortand implemented many useful mechanisms to increase theenrollment, including open house events, teaching teachersdays, IEEE’s Teachers In Service Program (TISP), IEEE’sEngineering Projects in Community Service (EPICS), aswell as IEEE’s TryEngineering, TryComputing, andTryNano. We have developed a number of new initiatives toaddress the problem in Manitoba, and feel that theapproach can be used elsewhere.This paper describes two such initiatives: a spacecamp for high-school students grade 9 to 11, and the VernaKirkness Program (VKP) discovery camp for Indigenoushigh-school students. The first camp was offered severaltimes already, while the second camp was delivered for thefirst time in 2013.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,361
Score d'incertitude au seuil0,846

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,182 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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