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Enregistrement W1982048456 · doi:10.4031/002533205787465823

MATE ROV Competitions Bring Ocean Science and Technology to Students and Educators across the U.S. and Canada

2005· article· en· W1982048456 sur OpenAlexaboutno aff
Jill Zande, D. Michel, Deidre Sullivan

Notice bibliographique

RevueMarine Technology Society Journal · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOffshore Engineering and Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Ocean SciencesNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésRemotely operated underwater vehicleOcean scienceOceanographyFisheryEngineeringPolitical scienceGeologyComputer scienceBiologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite our nation's increasing reliance on the ocean environment, students and educators are often unaware of ocean career opportunities and the knowledge and skills required to enter those careers (Sullivan et al., 2006; Sullivan, 2002). A consequence of this lack of awareness is a shortage of skilled individuals who can fill ocean workforce needs (MATE Forum, 1996; Zande & Sullivan, 2003). The Marine Advanced Technology Education (MATE) Center and the Marine Technology Society's (MTS) ROV Committee created the remotely operated vehicle (ROV) competition to address this issue and bring ocean science and technology to students and educators across the U.S. and Canada. Since 2001, the MATE Center and the ROV Committee have engaged thousands of students and educators from middle schools through universities in developing ROVs for tasks based on real workplace situations. In doing so, the program has promoted ocean issues and careers, connected students and educators with employers and working professionals, and helped students to develop valuable technical, problem solving, and teamwork skills.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil0,621

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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