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Enregistrement W4248093490 · doi:10.1201/9781420012804-8

Mentorships and Related Programs Provide Mechanisms for Involving Students in the Science of Fats and Oils

2007· book-chapter· en· W4248093490 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth and Medical Research Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationComputer sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil0,616

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0050,017
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1840,063

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.

Tête enseignante Opus0,238
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,214 · 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
GenreAutre

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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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