SUCCEED: Summer Center for Climate, Energy, and Environmental Decision Making
Notice bibliographique
Résumé
ABTRACT - Preparing a literate public to critically evaluate issues related to climate change, energy and the environment is an important pillar towards more sustainable societies. The Summer Center for Climate, Energy, and Environmental Decision-Making (SUCCEED) is a K-12 Outreach program created by - University’s Department of Engineering and Public Policy (EPP). The program was originally proposed and created under the auspices of the Climate and Energy Decision Making Center (CEDM), a multi-institution collaborative agreement anchored at- University, and supported by the U.S. National Science Foundation. The program objectives are a) to improve scientific literacy by providing a free summer program focusing on climate, energy, and environmental decision-making for both students entering tenth grade, and K-12 teachers, b) encourage pursuit of STEM-related careers, and c) to help teachers prepare curriculum in this area to be used in class. SUCCEED consists of two programs: a five- day workshop with approximately twenty students entering 10th grade, and a two-day workshop with approximately ten math and science educators to improve teacher curriculum. SUCCEED has been held every summer from 2011 to 2016, and is planned to be held again in 2017. Through this submission, we plan to describe the general characteristics of SUCCEED, discuss program outcomes, and explore lessons learned.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,164 | 0,037 |
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 ».