Mentorships and Related Programs Provide Mechanisms for Involving Students in the Science of Fats and Oils
Notice bibliographique
Résumé
Worldwide shortages of scientists, engineers and technologists are being predicted in many scientific disciplines by organizations such as United Nations Education, Scientific and Cultural Organization (UNESCO; https://portal.unesco . org/en/ev.php). At the same time, science and technology have become the drivers of economic and social development for the global economy. Countries not able to compete in these attractive areas of growth in science and technology are more likely to face a lower standard of living and quality of life than their economic rivals. The pressure to prepare more young people to follow careers in science and technology, both generally and specifically in the field of oil chemistry, comes from at least two sources-the need to replace the retiring cadre of scientists and the general need for more scientists as science becomes more of a driver of economic development. Countries that have relied on immigration of scientists may especially feel the pressure to produce more scientists as more nations are able to offer attractive and rewarding careers. More scientists will find staying at home in their own country as rewarding as working elsewhere, most likely in a more industrialized nation. There are, of course, other variables related specifically to oil chemistry and science. Despite the importance of fats and oils, and in particular oilseeds, to the economy of Canada, there has been little effort in developing programs to teach the chemistry and technology of these components, especially at the post-secondary level of education. Even basic education in lipid chemistry and biochemistry has been noted as deficient by Canada’s Expert Committee on Fats, Oils and Other Lipids.1
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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 | 0,021 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,184 | 0,063 |
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 ».