Virtual and in‐person teaching and learning activities for core food science courses
Notice bibliographique
Résumé
Virtual and in-person teaching and learning activities for core food science coursesFood Science is a relatively small yet critical field of science that covers a wide array of topic areas, ranging from food chemistry to microbiology to processing to sensory science to product development, just to name a few.Accordingly, it can often be difficult for food science instructors to connect with other instructors who teach similar courses and to locate teaching resources for the specific topic areas that they teach.This can be especially challenging for instructors who wish to utilize realistic industry case studies in their courses, but who do not have prior food industry work experience.Lastly, more recently, food science instructors have been faced with the challenge of reinventing critical hands-on student learning experiences for the online environment due to the COVID-19 pandemic.To help assist food science instructors with transitioning their course learning activities to the online format and to broaden their repertoire of food science related learning activities, IFT's Education, Extension, and Outreach Division (EEOD) organized a virtual faculty networking event (IFT, 2020) where instructors shared how they transitioned their food science courses online and what innovative and engaging course activities they use to facilitate student learning in their courses.This Guest Editorial aims to summarize the ideas shared and generated from this event and highlight other online teaching resources available to food science instructors that can be used for both online and in-person courses.Below is a summary of the ideas shared and generated within the four categorical breakout rooms at the virtual event.Full URLs to access the resources shared at this event can be found at the end of this article (Supplemental Material #1).Please note that due to limited representation from Food Laws, Regulation, and Quality Assurance, participants interested in this breakout room were asked to select an alternative room.Additional food science course learning resources for instructors, shared with or created previously by IFT's EEOD are also shared at the end of this article as Supplemental Material #2.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,066 | 0,012 |
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 ».