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Enregistrement W2895629017 · doi:10.1016/j.jtte.2018.10.001

Sustainable education for bridge engineers

2018· article· en· W2895629017 sur OpenAlexaff
Paul Gauvreau

Notice bibliographique

RevueJournal of Traffic and Transportation Engineering (English Edition) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete Corrosion and Durability
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBridge (graph theory)EngineeringConstruction engineeringCivil engineeringStructural engineeringForensic engineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the way we educate future bridge engineers from the perspective of sustainability. The term sustainability is used in its original sense, namely, a quality of a practice that can be continued long into the future because the benefits it creates outweigh its costs. The focus is on the relation between the way we educate future designers of bridges and the value created by the works they design. It is demonstrated that there are several significant flaws in the current curriculum, and recent efforts to inject more “design” into the curriculum are unlikely to bring about needed change. The article proposes incorporating specific elements of knowledge, skills, and values into the curriculum to increase its capacity to produce engineers who are competent and creative. The most important aspect of knowledge to be added to the curriculum is the knowledge obtained from the critical study of good completed bridges. The most important skills to be added are the use of drawing as a tool for enhancing creativity and the use of scientific principles as tools for validating new ideas. The most important values to be taught relate to the duty of the engineering profession to create value for society by designing every bridge to be an increment in a continual process of improvement on existing technology.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,005
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,005

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,199 · 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.

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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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