Research Collaboration Creates Opportunities for High-Impact Undergraduate Research
Notice bibliographique
Résumé
ON THE WEBmight lead participants to feel isolated, the PIs and faculty at the host institutions implemented several measures: 1.A mechanism was put in place that enabled the REU participants to regularly communicate with one another through Canvas.2. Ice-breaker and collaborative/competitive activities were conducted throughout the summer at the host sites.3. As noted, a final face-to-face meeting was hosted at CWU, and field trips were funded using non-NSF funds from CURPA and CWU.4. The PIs communicated at least weekly with the REU students, providing program updates and feedback.Evidence that these measures were effective in addressing isolation can be found in the students' exit surveys.Asked what elements of the REU had the greatest impact or benefit, the fourteen participants of the program listed: "Social interactions with Mentor at the Host Institution" (mentioned 12 times), "Social interactions with Students at the Host Institution" (9 times), and "End-of-the-summer activity at Central Washington University" (9 times).One student described her interactions with the REU faculty and students as the "best part of the research experience."Seven of the fourteen participants entered the summer research interested in obtaining a PhD.By the end of the summer, 11 of the 14 students (79 percent) indicated such an interest.Although the desire to pursue a doctoral degree is neither the focus of our program nor necessarily an indicator of its success, it is indicative of students' increased confidence in their ability to perform research.It also suggests that a distributed REU is as effective in building students' confidence in their ability to do graduate-level work as is the more traditional single-campus REU.
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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 | 0,131 | 0,140 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,007 |
| Communication savante | 0,018 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,041 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,007 |
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 ».