MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2045769771 · doi:10.1115/imece2011-64975

Integration of Climate Change in the Analysis and Design of Engineered Systems: Barriers and Opportunities for Engineering Education

2011· article· en· W2045769771 sur OpenAlexfundno aff
Juan Lucena, Jason Delborne, Katie Johnson, Jon A. Leydens, Junko Munakata‐Marr, Jen Schneider

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Education and Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGovernment of the United KingdomColorado School of MinesUniversity of VirginiaUniversity of British ColumbiaArizona State University
Mots-clésEngineering educationHealth systems engineeringSustainabilityEngineering ethicsClimate changeEngineeringEngineering management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of this paper is to begin mapping perspectives of engineering faculty on barriers and opportunities related to the integration of climate change in the analysis and design of engineered systems (CC&ES). Although both sustainability and renewable energy have been receiving increasing attention in engineering education for quite some time, climate change, especially as it relates to engineered systems, has yet to become a widely accepted topic of teaching and research. From recent literature on engineering education and from interviews with engineering faculty, a picture emerges of whether and how climate change is an important dimension in the analysis and design of engineered systems. From those sources, we begin to see what it might take to incorporate the relationship between climate change and engineered systems in engineering education, what the barriers and opportunities to this incorporation might be, and what strategies might be available to institutionalize this incorporation in engineering education. Support for this paper comes from a larger research project on “Climate Change, Engineered Systems, and Society” which has the goal to develop conceptual and educational frameworks and networks of change agents to promote effective formal and informal education for engineering students, policymakers and the public at large. The project partners include the National Academy of Engineering (NAE), Arizona State University, Boston Museum of Science, Colorado School of Mines (CSM), and the University of Virginia. Within this larger team, the CSM team is planning to develop a testbed for the incorporation of CC&ES in engineering education. Hence, our first step is to find related curricular innovations in the engineering education literature and perspectives from engineering faculty on barriers and opportunities to the integration of CC&ES in engineering education.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,016
Communication savante0,0100,013
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,169 · 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'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetEngineering Education and PedagogyTravaux en français237 207