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Enregistrement W2038032702 · doi:10.1002/j.2168-9830.2002.tb00689.x

An Interactive Database Supporting Virtual Fieldwork in an Environmental Engineering Design Project

2002· article· en· W2038032702 sur OpenAlexaff
Thomas C. Harmon, Glenn A. Burks, Jonathan J. Giron, Wilson Wong, Gregory K. W. K. Chung, Eva L. Baker

Notice bibliographique

RevueJournal of Engineering Education · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Education and Curriculum Development
Établissements canadiensNexen (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityRequisitionSoftwareConstruct (python library)Work (physics)CurriculumComputer scienceEngineering managementDrillEngineeringSystems engineeringSoftware engineeringHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This work presents an interactive simulation software package for delivering an environmental engineering design project. The primary goal of the effort is to supplement theory‐based course content with a complex and relevant design project, and to do so without increasing student course loads or placing excessive time demands on instructors. An additional goal for research‐based instructors is to provide an efficient mechanism for infusing current research findings and experimental techniques into the curriculum. The software that administers the design project is called Interactive Site Investigation Software (ISIS). This paper summarizes the rationale for the development of ISIS, outlines the instructor‐generated input required by ISIS, and details current ISIS features. These features allow students to drill boreholes, collect core samples, construct wells, collect groundwater samples, submit samples for laboratory analysis, and execute hydraulic and transport experiments at a virtual hazardous waste site. Initial feedback on the usability and usefulness of ISIS was generally positive, and the automated data requisition and dispensation substantially reduced the project's administrative demands on the instructor. Common student complaints pertained to controlled access to the software in the face of deadline pressure, uncertain expectations regarding their work product, and the need for real‐time advice.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,006

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations27
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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