Appropriate Curriculum: Enabling The Student To Meet The Transdisciplinary Challenges Of A Sustainable Society
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,007 |
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.
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 ».