The UNSIN project: exploring the molecular physiology of sins
Notice bibliographique
Résumé
Although active learning works, promoting it in large undergraduate science classes is difficult. Here, three students (F. Naji, L. Salci, and G. Hoit) join their teacher (P. K. Rangachari) in describing one such attempt. Two cohorts in a first-year undergraduate biology course explored the molecular underpinnings of human misbehavior. Students were divided into 18 groups and randomly allotted to deal with one of the four deadly sins: sloth, gluttony, lust, and wrath. Students were expected to read primary sources to devise molecular ways to counter these sins. Group progress was monitored over the 12-wk period by the preceptor (P. K. Rangachari) at scheduled intervals. A single randomly selected student was questioned about the work done, and future directions were provided by the preceptor. At the end of the term, randomly selected students defended their group's approaches to the entire class. A final written report was graded. The following multiple target molecules were considered for each sin: gluttony (cholecystokinin, ghrelin, GABA, leptin, peptide YY, neuropeptide Y, and the melanocortin 4 receptor); sloth (dopamine, glutamate, GABA, and orexin); wrath (serotonin, GABA, glutamate, and corticotropin-releasing hormone receptor 2); and lust (prolactin, testosterone, oxytocin, dopamine, and estrogen). Students noted that the project provided a valuable learning experience, and the random selection approach gave students a greater sense of responsibility to their group. The project helped students hone their skills at searching, synthesizing, sharing, and presenting information, fostered group interactions, and provided a solid knowledge base for subsequent courses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».