How the ecology and evolution of the COVID‐19 pandemic changed learning
Notice bibliographique
Résumé
The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic introduced an abrupt change in human behavior globally. Here, we discuss unique insights the pandemic has provided into the eco-evolutionary role of pathogens in ecosystems and present data that indicates the pandemic may have fundamentally changed our learning choices. COVID-19 has indirectly affected many organisms and processes by changing the behavior of humans to avoid being infected. The pandemic also changed our learning behavior by affecting the relative importance of information and forcing teaching and learning into a framework that accommodates human behavioral measures to avoid disease transmission. Not only are these indirect effects on the environment occurring through a unique mechanistic pathway in ecology, the pandemic along with its effects on us provides a profound example of the role risk can play in the transmission of information between the at risk. Ultimately, these changes in our learning behavior led to this special issue "Taking learning online in Ecology and Evolution." The special issue was a call to the community to take learning in new directions, including online and distributed experiences. The topics examined include a significant component of DIY ecology and evolution that is experiential but done individually, opportunities to use online tools and apps to be more inclusive, student-focused strategies for teaching online, how to reinvent conferences, strategies to retain experiential learning safely, emerging forms of teaching such as citizen science, apps and podcasting, and ideas on how to accommodate ever changing constraints in the college classroom, to name a few. The collective consensus in our fields is that these times are challenging but we can continue to improve and innovate on existing developments, and more broadly and importantly, this situation may provide an opportunity to reset some of the existing practices that fail to promote an effective and inclusive learning environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».