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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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,733
Score d'incertitude au seuil0,260

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

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