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Enregistrement W2103042704 · doi:10.1109/istas.1991.700376

Appropriate Curriculum: Enabling The Student To Meet The Transdisciplinary Challenges Of A Sustainable Society

2005· article· en· W2103042704 sur OpenAlexaff
H. Burkhardt

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSustainability in Higher Education
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumEngineering ethicsComputer scienceEngineering managementKnowledge managementMathematics educationSociologyEngineeringPedagogyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A sustainable society at present world population levels is faced with many complex issues: curbing further human population growth, preventing nuclear, biological or chemical wars, soothing social and political tensions, fighting poverty, protecting the environment from poison and climatic change, coping with resource scarcity, and managing vulnerable ecosystems.Each one of the items in this list transcends our conventional disciplines.Considering further that all of the problems are connected makes it obvious that neither a scientifically illiterate public nor our professionals, traditionally trained in narrow disciplines, are capable of creating or maintaining a sustainable society.Scientific and ordinary literacy of the general public is a desirable if not a necessary preparation for a sustainable society.Can it be achieved through our present educational means, or is it necessary for education to change?Today, the alphabet and grammar have become simple enough for all to learn how to read and write with a minor effort, and illiteracy in developed countries is now the exception rather than the rule.Unfortunately, this is not the case with scientific literacy.To learn science today is hard and time consuming.Our scientific and engineering knowledge is fragmented into many disciplines, and our curricula in these fields are cluttered with insignificant details.The frustrating information overload prevents most contemporaries from becoming scientifically literate, and it is difficult to get even the simplest of scientific truths to a wide public.

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)0,004
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0100,006
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,007

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,334 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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