Benign Urban Water Systems: Optimal Complexity, Asynchronous Learning, and User Performance Improvement
Notice bibliographique
Résumé
Web instructional use of a group decision support system (GDSS) for design of benign urban water systems is described. A working hypothesis is examined, which proposes that a GDSS can be developed that facilitates demonstrably improved user performance. The idea is based on the observation that experience shows that achievable modeling accuracy depends more on user quality than it does on model structure. PCSWMM was expressly developed for improving user performance and was used in this study. Using this framework, nineteen graduate students from eleven countries participated during Jan–Apr 2000 in a dual graduate course delivered on one web page. Five professors from four Universities collaborated on this project. The courses covered both (1) urban water pollution control planning and (2) urban storm water management. Several modules in the courses focused on attributes supposed to improve model user performance. The study confirms the hypothesis but conclusions are more general: asynchronous internet learning environments may be designed to remove the distinctions between instruction, learning and design (work) and are a useful test bed for the evolution of engineering design technologies. An important concern is that, although it was not measured in this study, model user performance needs to be improved and evaluated objectively. Certain pedagogic innovations were implemented and are briefly reviewed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».