Scinapse 2017-2018 Undergraduate Science Case Competition: What the Frack is this?
Notice bibliographique
Résumé
The Scinapse Undergraduate Science Case Competition (USCC) allows undergraduate students to experience the development of a new research proposal based off a given topic. A case is presented to all participants and using an in-depth literature search (publications, reports, studies and published writings), students connect and pinpoint key elements allowing them to construct a hypothesis in support of the case in question. The participants will then design a controlled experiment to determine whether their hypothesis is valid or not. Students register in teams of 2-4. The first round of the USCC involves the submission of a written proposal. The top 10% of proposals will be invited to uOttawa to compete in a poster competition against finalists of other universities from across the province. This year’s topic was hydraulic fracturing, a process that entails many environmental and health related challenges. The 2018 USCC attracted 743 students from 9 universities across the country, the top 25% of written submissions are highlighted in this abstract booklet. Scinapse is part of a larger organization, Undergraduate Research Initiative (URI), with the primary goal of inciting interest in research and developing related skills. More information on Scinapse and URI can be found at http://scinapsescience.com and http://uri-irpc.ca.
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 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 | 0,026 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,014 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,011 |
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 ».