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Enregistrement W1820063639

Teaching a 'Humanistic' Science: Reflections on Interdisciplinary Course Design at the Post-Secondary Level

2011· article· en· W1820063639 sur OpenAlexaffabout
Marcia Jenneth Epstein

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueInterdisciplinary Research and Collaboration
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCourse (navigation)HumanismMathematics educationPedagogyHumanistic educationEngineering ethicsPsychologySociologyEngineeringPhilosophyTheology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Development of post-secondary curriculum in emerging interdisciplinary fields presents particular challenges in course design and resource utilization, especially when the field is interdisciplinary by nature of its inherent breadth. A new course at the University of Calgary, designed to introduce undergraduate students to the methods and philosophy of Acoustic Ecology --- the study of sound and its effects on health, cognition and culture -- exemplifies both the challenges and some practical solutions. Following a brief history of the concept and its philosophy, a summary and critique is presented from the first offering of the course as a pilot project. Conclusions drawn include the necessity of an integrative approach to interdisciplinary fields of study that are true 'interdisciplines', the utility of experiential fieldwork, and the advantages presented by a student group with diverse academic backgrounds.

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)0,066
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,081
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,349

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0660,081
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0180,012
Communication savante0,0160,005
Science ouverte0,0050,012
Intégrité de la recherche0,0060,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,699
Tête enseignante GPT0,675
Écart entre enseignants0,024 · 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

Citations6
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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