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Enregistrement W1948352567 · doi:10.1002/bmb.20830

<scp>D</scp>r. <scp>E</scp>arl <scp>N</scp>. <scp>M</scp>eyer, in the lab, with a scalpel: A murder mystery as a biochemistry recruitment tool

2014· article· en· W1948352567 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBiochemistry and Molecular Biology Education · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovative Teaching Methods
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTeamworkBlueprintCreativityPsychologyComputer scienceChemistryMathematics educationMedical educationEngineeringMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing student participation in science is an ongoing challenge for many universities. In this active learning workshop, centered on inquiry and teamwork, we introduce high-school students to biochemistry and molecular biology techniques using a murder mystery activity. During this intensive 3 hr workshop, we engage students in a murder scenario entitled "The Case of the Silenced Scientist." A commercially available DNA fingerprinting kit was used as a basis to create a customized scenario whereby students collaborate with one another to solve a murder mystery. Through analysis of DNA samples taken from the crime scene and suspects, students can identify the murderer while developing technical, teamwork, and critical thinking skills. Emphasis is placed on teamwork by immersing students in the collaborative process of research inquiry. Though short in duration, this workshop aims to build student relationships to science through creativity and exploration. In this article, we describe the key customized applications of this workshop as a blueprint for science recruitment. We focus on the workshop facilitators' perceived learning impact on students.

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.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,304
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,326 · 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