THE DEEP RIVER SCIENCE ACADEMY: A UNIQUE AND INNOVATIVE PROGRAM FOR ENGAGING STUDENTS IN SCIENCE
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
For 28 years, the Deep River Science Academy (DRSA) has been offering high school students the opportunity to engage in the excitement and challenge of professional scientific research to help nurture their passion for science and to provide them with the experience and the knowledge to make informed decisions regarding possible future careers in the fields of science, technology, engineering, and mathematics (STEM). The venue for the DRSA program has been a six-week summer science camp where students, working in pairs under the guidance of a university undergraduate tutor, contribute directly to an on-going research program under the supervision of a professional scientist or engineer. This concept has been expanded in recent years to reach students in classrooms year round by engaging students via the internet over a 12-week term in a series of interactive teaching sessions based on an on-going research project. Although the research projects for the summer program are offered primarily from the laboratories of Atomic Energy of Canada Limited at its Chalk River Laboratories site, projects for the year-round program can be based, in principle, in laboratories at universities and other research institutes located anywhere in Canada. This paper will describe the program in more detail using examples illustrating how the students become engaged in the research and the sorts of contributions they have been able to make over the years. The impact of the program on the students and the degree to which the DRSA has been able to meet its objective of encouraging students to choose careers in the fields of STEM and equipping them with the skills and experience to be successful will be assessed based on feedback from the students themselves. Finally, we will examine the program in the context of how well it helps to address the challenges faced by educators today in meeting the demands of students in a world where the internet provides instant access to information.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle