MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2569194550 · doi:10.2505/4/jcst15_045_02_19

Writing Toward a Scientific Identity: Shifting From Prescriptive to Reflective Writing in Undergraduate Biology

2015· article· en· W2569194550 sur OpenAlexaff
Rafael Otfinowski, Marina Silva-Opps

Notice bibliographique

RevueJournal of College Science Teaching · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReflective Practices in Education
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward IslandUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentity (music)Mathematics educationScientific writingScience educationPedagogyTeaching methodJournal writingSociologyPsychologyLiteratureArtAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Analytical writing enhances retention of science learning and is integral to student-centered classrooms. Despite this, scientific writing in undergraduate programs is often presented as a series of sentence-level conventions of grammar, syntax, and citation formats, reinforcing students’ perceptions of its highly prescriptive nature. We designed our research to transform students’ perceptions of scientific writing in an upper level class in biology through a semester-long, inquiry-based writing project. Results of surveys before the activity suggested that students perceived writing as prescriptive rather than reflective. For example, many believed that their results should not contradict existing scientific knowledge or that their discussions should not point out the shortcomings of research. One semester of student-centered inquiry through writing increased students’ confidence to challenge existing knowledge and improved their understanding of their role as communicators. Despite this, our results suggest that activities that model exploring and questioning existing knowledge in science promise to give students even greater confidence in their scientific writing.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,366 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations17
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of College Science TeachingMême sujetReflective Practices in EducationTravaux en français237 207