MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3160373219 · doi:10.15173/ijsap.v5i1.4243

From protest to progress through partnership with students: Being human in STEM (HSTEM)

2021· article· en· W3160373219 sur OpenAlexvenueno aff
Sarah Bunnell, Megan B. Lyster, Kristen B. Greenland, Gabrielle Mayer, Kristen Gardner, Tanya Leise, Thea V. Kristensen, Emma Ryan, Richmond J. Ampiah-Bonney, Sheila S. Jaswal

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Students as Partners · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Practises and Engagement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of Diversity and InclusionAmherst College
Mots-clésInclusion (mineral)Diversity (politics)General partnershipPower (physics)PedagogyMedical educationPolitical sciencePublic relationsPsychologySociologyMedicineSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Fall 2015, Amherst College students held a four-day sit-in in unity with student protests occurring all over the United States highlighting barriers to inclusion of underrepresented and marginalized students.Following appeals for action, students partnered with faculty and staff in science, technology, engineering, and mathematics (STEM) to develop the Being Human in STEM (HSTEM) Initiative. HSTEM involves exploring past diversity and inclusion efforts in STEM, sharing one’s own experiences in STEM with others, and developing student-driven projects to improve belonging in STEM. In this student, faculty, and staff co-authored paper, we describe the origin of HSTEM; share student, faculty and staff reflections on our experiences with HSTEM; and present two inquiry projects examining HSTEM impact. We discuss lessons learned and recommendations for diversity and inclusion efforts in higher education, both in and beyond STEM, emphasizing the power of an initiative that was originated by and remains driven by student partners.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0230,016
Communication savante0,0140,007
Science ouverte0,0020,035
Intégrité de la recherche0,0030,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,131
Tête enseignante GPT0,592
Écart entre enseignants0,462 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal for Students as PartnersMême sujetHigher Education Practises and EngagementTravaux en français237 207