The Poisoned Pen: Toxicology and Creative Writing
Notice bibliographique
Résumé
We report an experimental course in toxicology to bridge two disparate cultures (sciences and the humanities) taught by two teachers who had expertise in different domains, pharmacology (P.K.R) and literature (A.S.). Students were required to: learn the fundamentals of toxicology and demonstrate they had done so through creative writing (short stories, poems, plays) and reviews of films or books related to poisons. A blended learning format was used: i.e. a judicious mix of face‐to‐face and on‐line learning. 17 undergraduate students at the University of Calgary who took the course were enrolled in English, Fine Arts, Nursing, Kinesiology and Health Sciences. An excerpt from a detective story provided the trigger for a brief introduction to toxicology (P.K.R). A.S. guided students in the creative writing component. Evaluation included individual and group projects which were assessed by both instructors. Groups selected a poison (e.g. thallium, warfarin, hemlock, digitalis, ricin amongst others) and produced a creative work (play, short‐story, script). Individual submissions included a reflective journal, along with peer and self‐assessment, a film or book review, and a creative writing project in any genre. Students showed that they could critically assess information about the poisons used in their own projects and comment on the accuracy of the portrayal in movies and books.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».