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Enregistrement W4220678188 · doi:10.26685/urncst.354

Scinapse 2021-2022 Undergraduate Science Case Competition: Surviving the Climate Crisis

2022· article· en· W4220678188 sur OpenAlexafffund
Clarissa Ngo, Rebecca Krnel

Notice bibliographique

RevueUndergraduate Research in Natural and Clinical Science and Technology (URNCST) Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovation, Sustainability, Human-Machine Systems
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversity of Ottawa
Mots-clésCompetition (biology)Climate changePsychological resilienceResilience (materials science)Key (lock)Political scienceGlobal warmingGreenhouse gasPublic relationsPsychologyEngineering ethicsComputer scienceEngineeringSocial psychologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Scinapse Undergraduate Science Case Competition (USCC) provides an opportunity for undergraduate students to experience the development of a novel research proposal. A case is presented to all participants and, using in-depth literature search (publications, reports, studies and published writings), students connect and pinpoint key elements allowing them to develop a hypothesis in support of the case in question. Participants also develop a methodology which will test the validity of their hypothesis. This year's case topic focused on climate change as a global crisis that threatens many of the fundamental determinants of a healthy planet. Innovation and science play a crucial role in enabling a global, multifaceted response to this crisis – from reducing greenhouse gas emissions, to building resilience to the harmful effects of climate change. In teams of 2-4, undergraduate students created novel research proposals that may hold the key to combating the global climate crisis. The top 10% of written submissions are highlighted in this abstract booklet.

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)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,179

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0540,009

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,390 · 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'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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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