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Enregistrement W2962276790 · doi:10.5194/gc-2-143-2019

Education and public engagement using an active research project: lessons and recipes from the SEA-SEIS North Atlantic Expedition's programme for Irish schools

2019· article· en· W2962276790 sur OpenAlexaff
Sergei Lebedev, Raffaele Bonadio, Clara Gómez-García, Janneke de Laat, Laura Bérdi, Bruna Chagas de Melo, Daniel Farrell, David L. Stalling, Céline Tirel, Louise Collins, Sadhbh McCarthy, Brendan O'Donoghue, Arne Schwenk, Mick Smyth, Christopher J. Bean

Notice bibliographique

RevueGeoscience Communication · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueScience Education and Perceptions
Établissements canadiensEaglePicher (Canada)
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundGeological Survey of IrelandScience Foundation Ireland
Mots-clésIrishAdventureCeltic languagesPublic engagementCreativityClass (philosophy)Library sciencePolitical scienceGeographyHistoryPublic relationsArchaeologyComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. An exciting research project, for example with an unusual field component, presents a unique opportunity for education and public engagement (EPE). The adventure aspect of the fieldwork and the drive and creativity of the researchers can combine to produce effective, novel EPE approaches. Engagement with schools, in particular, can have a profound impact, showing the students how science works in practice, encouraging them to study science, and broadening their career perspectives. The project SEA-SEIS (Structure, Evolution And Seismicity of the Irish offshore, https://www.sea-seis.ie, last access: 6 October 2019) kicked off in 2018 with a 3-week expedition on the research vessel (RV) Celtic Explorer in the North Atlantic. Secondary and primary school students were invited to participate and help scientists in the research project, which got the students enthusiastically engaged. In a nation-wide competition before the expedition, schools from across Ireland gave names to each of the seismometers. During the expedition, teachers were invited to sign up for live, ship-to-class video link-ups, and 18 of these were conducted. The follow-up survey showed that the engagement was not only exciting but encouraged the students' interest in science, technology, engineering, and mathematics (STEM) and STEM-related careers. With most of the lead presenting scientists on the ship being female, both girls and boys in the classrooms were presented with engaging role models. After the expedition, the programme continued with follow-up, geoscience-themed competitions (a song-and-rap one for secondary and a drawing one for primary schools). Many of the programme's best ideas came from teachers, who were its key co-creators. The activities were developed by a diverse team including scientists and engineers, teachers, a journalist, and a sound artist. The programme's success in engaging and inspiring school students illustrates the EPE potential of active research projects. The programme shows how research projects and the researchers working on them are a rich resource for EPE, highlights the importance of an EPE team with diverse backgrounds and expertise, and demonstrates the value of co-creation by the EPE team, teachers, and school students. It also provides a template for a multifaceted EPE programme that school teachers can use with flexibility, without extra strain on their teaching schedules. The outcomes of an EPE programme coupled with research projects can include both an increase in the students' interest in STEM and STEM careers and an increase in the researchers' interest and proficiency in EPE.

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,185

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0220,018
Communication savante0,0180,010
Science ouverte0,0060,030
Intégrité de la recherche0,0060,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,005

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 Opus0,489
Tête enseignante GPT0,521
Écart entre enseignants0,032 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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