MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2018357953 · doi:10.1080/1547688x.2010.10399605

Communicating Ocean Sciences to Informal Audiences: A Scientist-Educator Partnership to Prepare the Next Generation of Scientists

2010· article· en· W2018357953 sur OpenAlexfundno aff
Catherine Halversen, Lynn Uyen Tran

Notice bibliographique

RevueThe New Educator · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMuseums and Cultural Heritage
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Ocean SciencesCanada's Oil Sands Innovation AllianceNational Science Foundation
Mots-clésGeneral partnershipPracticumScientific literacyScience educationSociologyScience communicationInformal learningEngineering ethicsPedagogyPublic relationsPolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Communicating Ocean Sciences to Informal Audiences (COSIA) is a college course that creates and develops partnerships between science educators in informal science education institutions, such as museums, science centers and aquariums, and ocean scientists in colleges and universities. For the course, a scientist and educator team-teach inquiry-based science pedagogy and communication strategies to graduate and undergraduate students in marine science-related majors. In addition, students participate in practicum experiences in informal science education institutions. COSIA aims to engage the next generation of scientists (college students) in learning to communicate their scientific knowledge with the general public. This paper describes how this course and the resulting partnership address some major issues in scientific literacy, as well as how they benefit all the stakeholders (scientists, science educators, college students, and visitors to informal science institutions). Three central challenges to creating partnerships and how they were addressed are outlined, and several underlying principles for initiating and growing partnerships between individuals and institutions are presented. Through the process of engagement in this effort and the development of partnerships between educators' and scientists' communities of practice, it is argued that a new hybrid community of practice may be emerging.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,667
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,163 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations11
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe New EducatorMême sujetMuseums and Cultural HeritageTravaux en français237 207