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Enregistrement W1991780044 · doi:10.3763/ehaz.2009.0002

Teaching hazards by geographers: A decade of change

2009· article· en· W1991780044 sur OpenAlexaboutno aff
John A. Cross

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Hazards · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFederal Emergency Management Agency
Mots-clésNatural hazardCourseworkPhysical hazardBiological hazardHazardPsychologyOccupational safety and healthGeographyMathematics educationPolitical scienceMedicineEnvironmental healthEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reviews the status of college-level hazards courses and updates the findings of a survey conducted a decade earlier. The surveys sought information regarding hazards courses taught by geographers throughout the United States and Canada. Instructors were asked whether they emphasize physical or social aspects of hazards, what specific physical hazards and human response topics are considered, and what hazards models or paradigms are discussed, among other topics. Information was gathered about the instructors' education and their involvement in hazards research. The majority of instructors altered their courses in response to Hurricane Katrina, yet an emphasis upon physical aspects of hazards continued in many courses. Only slight changes were noted in coverage of many physical and social aspects of hazards. Discussion of models of human response to hazards decreased over the decade. Textbooks are increasingly authored by geologists. Geographers who are actively engaged in hazards research, as shown by graduate theses and dissertations, publication of journal articles reporting hazards research, presentation of hazards papers at professional meetings, membership of AAG Hazards specialty groups and subscriptions to Natural Hazards Observer, significantly differ from other instructors in their approaches to teaching hazards geography coursework. They typically spend more class time discussing social aspects of hazards and human response models in their classrooms.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0030,009
Communication savante0,0120,013
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,216 · 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'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

Citations4
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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