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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 OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,008
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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