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Enregistrement W1975938102 · doi:10.1021/ed4005968

The Advanced Interdisciplinary Research Laboratory: A Student Team Approach to the Fourth-Year Research Thesis Project Experience

2014· article· en· W1975938102 sur OpenAlexafffund
Paul A. E. Piunno, Cleo Boyd, Virginijus Barzda, Claudiu C. Gradinaru, Ulrich J. Krull, Saša Stefanović, Bryan A. Stewart

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical Education · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Bioinformatics, and Biomedical Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto MississaugaConnaught Fund
Mots-clésUndergraduate researchIdentification (biology)Work (physics)Project managementAgile software developmentHigher educationEngineering ethicsEngineeringEngineering managementPsychologyMathematics educationMedical educationSystems engineeringMedicinePolitical scienceEcologyMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The advanced interdisciplinary research laboratory (AIRLab) represents a novel, effective, and motivational course designed from the interdisciplinary research interests of chemistry, physics, biology, and education development faculty members as an alternative to the independent thesis project experience. Student teams are assembled to work toward the completion of an interdisciplinary research project. Each team is composed of at least one student from a differing area of specialization (e.g., biology, biotechnology, chemistry, and physics), and projects are based on current trends in research. The inaugural project was the development of a portable DNA sequencer for in-field species identification; a project at the interface between physical and life sciences and that holds the potential for real-world application and positive social change. This work describes the details underlying the design and implementation of the AIRLab course, and includes an account of the method of student team assembly, the selection of a suitable research challenge, the specialized training provided in Agile project management, the methods used to achieve cohesive team dynamics, the learning outcomes from this experience, future directions that will be pursued for course improvement, and how our undergraduate degree-level expectations were met at an advanced level.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,004
Communication savante0,0120,005
Science ouverte0,0050,017
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,393 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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