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Enregistrement W3024228184 · doi:10.33137/jaste.v5i1.34269

Learning about Energy Consumption Habits of our Peers and Advocating for Installation of Solar Panels in Our School

2020· article· en· W3024228184 sur OpenAlexvenueno aff
Tehjae Tsukada, Kate Sheppard, Ashley Jia Wen Yip

Notice bibliographique

RevueJournal for Activist Science and Technology Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Robotics and Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrincipal (computer security)Action (physics)Energy (signal processing)Consumption (sociology)PsychologyInstallationEnergy consumptionMathematics educationPublic relationsMedical educationEngineeringSociologyPolitical scienceComputer scienceMedicineComputer securitySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Energy consumption has become an extremely prevalent problem in modern society. As the need for energy grows the impacts of that need begin to grow as well. My team surveyed students at Erindale Secondary School to inform ourselves on the usage of energy amongst high school students. The results from the study indicated that high school students use four to five hours of energy outside of school on weekdays, which is worrisome considering that students are at school for six hours a day. We found that over three hours per day are spent on computer by both boys and girls, and that boys spend more than 3 hours per day on game consoles. Considering that it would be harder for us to impact what our peers do at home, we decided to take action in our school. First, we wrote a letter to our school principal to request assessment of our school for installation of solar panels. The principal agreed to the idea. Then, we wrote a letter to Pure Energies asking the company if they would be interested in installing solar panels at our school. We received a reply from the Vice President informing us that his subcontractors have asked if they can help on this project. This was great news for us and we hope that our efforts will contribute to a more energy efficient school.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,621
Score d'incertitude au seuil0,245

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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