Where STEM binds, and ST(eee)EM flows: A case for the where in STEM discourse and practice
Notice bibliographique
Résumé
STEM may encounter issues of educational relevance as it proliferates, generalizes, and becomes disconnected with its own climate. Most commonly, STEM is assessed by two criteria: economy and quality. This results in linear movement between these two. This work suggests that complex movement exists within the concept STEM that can be understood through STEM’s climate. By reconceiving STEM as STeeeEM, through the infusion of three additional e’s (environment, ecology, and ethics), movement infuses into the concept STEM, illustrating complex, non-linearity as integral to STEM, in what may be described as STEM weather. Over time, STEM weather may be observed as STEM climate. Usefulness, outlined as a) health/wellbeing, b) environmental/sustainable ethics and practices, and c) learning stickiness, is posited as a third STEM criterion, along with economy and quality. By developing of a concept of the whereof education, distinct where usefulnessis reflected upon in relation to STEM. Outdoor where is proposed as particularly useful to STEM. STeeeEMing STEM, by blending in a third criterion (useful), along with movement noticed through interactions of the three “e’s”, responds to STEM conceptual reification. In situating STEM learning experiences in relation to where’s climate, STEM presents revived educational relevance as a concept.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».