HUMANITARIAN ENGINEERING EDUCATION: EXAMPLES
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Recent developments in mathematics, science,engineering and technology over the last several decadeshave made it possible to transform technology frommachine-oriented (designed to increase productivity andquantification) to more human-centric (to simplifyinteraction with technology and improve the well-being ofindividuals). Technology is being positioned to be movedfrom a privilege to a social benefit. Such humanitariantechnology (HT) can help at several levels, including: (i)natural disasters (such as fires, storms, tornadoes,tsunamis, earthquakes), (ii) humanitarian disasters(genocides, wars, non-democratic elections, injustice), (iii)developing countries (water, food, shelter, energy,sanitation, health, (iv) developed countries (the poor,seniors, people with physical or mental disabilities, orunder-represented). Since, in all those levels, informationgathering and distribution is considered as important aswater, food and medicines in disasters, it must beconsidered as an ecosystem.The development of a good HT has many scientific,engineering, technological and social challenges. One ofthe important challenges is education. How do we teachthe new generation of humanitarian design engineers? Thispaper describes one approach used in Manitoba.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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