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Enregistrement W3210381954 · doi:10.5281/zenodo.3776724

Scientific Culture Change from Above and Below at UBCO: Implementation of a Comprehensive Open Science Library Information Literacy Program for Undergraduates

2020· article· en· W3210381954 sur OpenAlexaffabout
Sharon L. Hanna

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpen Education and E-Learning
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformation literacyLibrary scienceInformation scienceComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many agree that science must change to become more open. But change is difficult, and<br> universities bound by size and conservative traditions may be slow to introduce incentives and<br> rewards for the practice of Open Science (OS) (Lancaster 2016). Johannes Vogel, director general of the Museum für Naturkunde and Professor of Biodiversity<br> and Public Science at Humboldt University in Berlin, recognizes the power that young people<br> have to mobilize movements and suggests that they can help to open up science. In his article<br> “Scientists need to learn from the young”, Vogel (2019) states, Science must learn to listen, open up and again become part of the community. Such a<br> transformation … will cost time and money, including the restructuring of the incentive<br> systems in science itself. Students have long been catalysts of social and political change, so why not introduce them to<br> OS at an early stage? The University of British Columbia’s Okanagan Campus in Kelowna, B.C.,<br> Canada recently took the bold step of funding a two-year strategic project that includes the<br> creation, deployment, and evaluation of a comprehensive Open Science library information<br> literacy (IL) program specifically for undergraduates. Project leads from the Library and the<br> Department of Biology intend to make the core tenets and practices of OS second nature to<br> future graduates and global citizens. We believe that this initiative is unique in North America: it<br> breaks new ground both as an effort from the university to foster change at the grassroots and<br> as a model for comprehensive undergraduate IL instruction in Open Science. Given the nascent nature of the Open Science (OS) movement, scant literature on best<br> practices in library OS IL instruction exists. Extant publications on this topic (e.g. Lopes et al.,<br> 2019) tend to focus on IL instruction of researchers pursuing graduate studies – that is, EU<br> Level 2 or higher. One exception is Ayris &amp; Ignat, who suggest involving undergraduates (EU<br> Level 1 students) in citizen science projects (Ayris &amp; Ignat, 2018). The beginning stages of the project are being implemented in the 2019/2020 academic year as<br> a nine-module program that will interweave Open Science principles and practice into the<br> Biology undergraduate curriculum, and five of the modules will have been delivered by the end<br> of the 2019/2020 academic year. Ultimately, the project will attempt to secure further funding to<br> instate the program as a micro-credential; expand it to other areas of study, starting with<br> Psychology and Human Kinetics; and establish undergraduate research awards conditional on<br> adherence to Open Science practices. This talk will outline the undergraduate program’s modules and documents the creation,<br> delivery, and evaluation of an introductory module for first-year Biology students on the Canvas<br> online learning platform in Fall 2019. The module, “OS 101”, will give students an overview of<br> the practical challenges of conducting reproducible research, the societal impact of<br> irreproducible research, and philosophical and ethical issues surrounding Open Science.<br> Completed modules will be made available as Open Educational Resources in markdown<br> format on GitHub.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,884
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,261 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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'admission2
Résumé présentoui

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