Teaching and Knowing beyond the Water Cycle: What Does It Mean to Be Water Literate?
Notice bibliographique
Résumé
Water is an extraordinary thing: it is the key to the chemistry of life. If it wasn’t for water’s unique properties, such as its abilities to dissolve other substances, life could not exist on our planet. Indeed, life was thought to have started in water and currently more than half of the plant and animal species live in water. On land, plants and animals need water for their existence, as the ability of water to disassemble and rearrange other molecules is essential to all daily actions. As humans, our bodies consist of about 80% water when we are babies, to around 60% - 65% as adults. The human brain is about 85% water. Even though this simple polar molecule is one of the most prized possessions in the universe, what do people know about water? What does it mean to be water literate? In this paper, we explore what it means to be water literate in the fields of engineering and in science education. We will compare this theoretical understanding with what engineering and science education students actually know about water. We finish with recommendations to increase student’s literacy in water.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,025 |
| Communication savante | 0,012 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».