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Enregistrement W3084181454 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-12600

Arctic ice in cross-disciplinary undergraduate education: Experiences across natural science, social science, international policy, and public writing

2020· article· en· W3084181454 sur OpenAlexaboutno aff
Michelle Koutnik, Nadine C. Fabbi, Elizabeth Wessells, Ellen A. Ahlness, Max Showalter, Dan Mandeville, Jason Young, Hans Christian Steen‐Larsen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueInterdisciplinary Research and Collaboration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcticDisciplinePermafrostHigher educationPolitical sciencePublic relationsSociologyOceanographySocial scienceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>With the Arctic currently warming at a rate at least twice that of the global average, the coupled Arctic ecosystem is losing ice. This includes significant land-ice loss from the Greenland Ice Sheet and Arctic ice caps and glaciers, reduction in extent and thickness of Arctic sea ice, and thawing permafrost. This scale of environmental change significantly affects Arctic people, wildlife, infrastructure, transportation, and access. Societal response to these changes relies on advances in and application of research spanning multiple scientific disciplines, with policy-making done in partnership with Indigenous people, governments, private agencies, multinational corporations, and other interested groups. Everyone will interface with outcomes due to a changing climate and the challenge is mounting for the next generation of leaders. The cross-disciplinary nature of the challenge of Arctic ice loss and climate change must be met by cross-disciplinary undergraduate education. While higher education aims for disciplinary training in natural sciences and social sciences, there is an increasing responsibility to integrate topics and immerse students in real-world issues. And, in our experience the undergraduates we teach are eager for courses that can do this well.</p><p>What is immersive undergraduate education? We consider this as either immersing students in a focused topic in the classroom, immersing students in a place (especially while abroad), or combining the two through targeted lectures, informed discussions, travel, and writing. With regard to the Arctic, it is necessary to bring scientific understanding to learning activities otherwise focused on societal impacts, policy making, and knowledge exchange through public writing.</p><p>We share from our practical experience teaching Arctic-focused courses to classes each with 10-30 students with majors from across the University of Washington (UW) campus (total undergraduate student body of 32,000). Three recent activities that integrate the state of science with impacts on society in undergraduate courses include: 1) a four-week study abroad course to Greenland and Denmark focusing on changes in the Greenland Ice Sheet and sea-level rise, 2) a 10-week Task Force course in Arctic Sea Ice and International Policy in partnership with the UW International Policy Institute at the Henry M. Jackson School of International Studies that includes one-week in Ottawa where students develop a mock Arctic sea ice policy for Canada consistent with Inuit priorities, and 3) a 10-week seminar in public writing where students write mock newspaper articles, book reviews, and policy summaries about ice in a changing climate. These courses were designed to include a similar subset of earth science, atmospheric science, and oceanography, but the distinct structure and application of the science in these three separate courses led to distinct learning outcomes. In addition, we present how the academic minor in Arctic Studies at the University of Washington has allowed students to design their own integrated understanding of Indigenous and nation-state Arctic geopolitics, Arctic environmental change, and policy by taking a selection of courses and engaging in research and report writing.</p>

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,455
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,011
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0020,002
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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,408 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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