Gotcha! Which fly trap is the best? An introduction to experimental data collection and analysis
Notice bibliographique
Résumé
Collecting data from experimental observations is an important component of the scientific process; likewise, the analysis of the data is essential to understanding the observed trends and patterns from any experiment. Allowing students to practice data collection and analysis is valuable to their scientific literacy and capacity. In this paper, we present a fly trap experiment that gives students the opportunity to discover which combinations of baits and trap types yield the best fly traps. Baits and traps can be made from easily available household goods, allowing this experiment to be set up with minimal preparation and at low cost. Students, individually or in small groups, set up their specific trap and bait combinations and the instructor collects them and places them in an area with flies. After a period of time, the instructor returns the traps to students who count the numbers of trapped flies. With these data, students summarize the results and evaluate the success of different combinations of trap type and baits. The experiment requires one session to construct and set-up the traps and a second session to count the flies and analyze and interpret the data. The experiment is designed for undergraduate students and can be modified to fit students’ past experience with experimental design and statistical analysis. Accompanying article about online adaptation of this lesson: Online Adaptation to "Gotcha! Which fly trap is the best? An introduction to experimental data collection and analysis"
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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 | 0,012 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,082 | 0,015 |
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 ».