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Enregistrement W3004559851 · doi:10.1021/acs.jchemed.9b00465

Innovative Food Laboratory for a Chemistry of Food and Cooking Course

2020· article· en· W3004559851 sur OpenAlexaff
Stephen C. Cheng, Vincent E. Ziffle, Ryan C. King

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueVarious Chemistry Research Topics
Établissements canadiensFirst Nations University of CanadaUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood chemistryChemistryFood preparationScience educationGeneral chemistryFood scienceMathematics educationFood processingGreen chemistryMathematicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An innovative food laboratory for a chemistry of food and cooking course has been developed for nonscience majors and under-represented students in science. To help these students succeed in science, a laboratory was designed to engage students using food and cooking as a medium for building a stronger foundation in chemistry. Each food laboratory included a chemistry experiment paired with a food preparation that reinforced the chemical principles addressed. The chemistry experiments covered topics that are found in conventional first-year general chemistry courses but instead used food ingredients and kitchen equipment. The food preparations were designed based on chemical concepts that the students learned from the initial chemistry experiments. The food laboratories were found to engage students when chemistry experiments were paired with food preparations. Through this pilot food laboratory we have gained valuable insights into teaching fundamental chemistry to nonscience students.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,355

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1060,019

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,286 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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