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Enregistrement W2886784186 · doi:10.5430/jct.v7n2p20

Teachers Mentoring Teachers in the Billion Oyster Project and Curriculum and Community Enterprise for the Restoration of New York Harbor with New York City Public Schools (BOP-CCERS) Fellowship

2018· article· en· W2886784186 sur OpenAlexvenueno aff
Lauren Birney, Joyce Kong, Brian R. Evans, Ashley M Persuad, Macey Danker

Notice bibliographique

RevueJournal of Curriculum and Teaching · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMentoring and Academic Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésCurriculumHospitalityOysterLibrary sciencePolitical scienceManagementSociologyMedical educationEngineeringPedagogyMedicineEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Billion Oyster Project and Curriculum and Community Enterprise for the Restoration of New York Harbor withNew York City Public Schools (BOP-CCERS)(NSF DRL 1440869/PI Lauren Birney) program is a National ScienceFoundation (NSF) supported initiative through collaboration by multiple institutions and organizations led by PaceUniversity. Partners on this initiatitve include Columbia Lamont Doherty, the New York Aquairum, the New YorkHarbor Foundation, the New York Academy of Sciences, the River Project, Good Shepher Services, SmartstartEvaluation and Research, the University Maryland Center for Environmental Science and Fearless Solutions. Inthis study, teachers from one cohort were paired with teachers from a succeeding cohort in order to facilitate amentoring process between the two cohorts. This allows for teacher ambassardors to have a support structurethroughout the program, seek integral feedback, modify teaching techniques, integrate project research and establishlong term partnerships within the project team.

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 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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,429
Score d'incertitude au seuil0,702

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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