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Enregistrement W4250556383 · doi:10.18260/1-2--35414

Undergraduate Students as Visiting Students in the United Kingdom

2020· article· en· W4250556383 sur OpenAlexaff
Ali Mehrizi‐Sani, Chen‐Ching Liu, S.D.J. McArthur

Notice bibliographique

Revue2020 ASEE Virtual Annual Conference Content Access Proceedings · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExperimental Learning in Engineering
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceTeamworkWork (physics)Medical educationEngineering managementSmart gridCompetition (biology)Computer scienceEngineeringPolitical scienceElectrical engineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work-in-progress paper, we discuss our NSF-supported program designed to select, mentor, and send U.S. undergraduate students in electrical power engineering to the University of Strathclyde in the U.K. during summer to engage in research projects and research-related activities.We discuss the program need, logistics, design, and evaluation results.Each year, six new students participate in the program; they are selected via a nation-wide competition.Our primary motivation for this program is to provide students with experience in international research and help prepare the next generation of U.S. competitive STEM workforce capable of innovation.Moreover, the students will develop soft skills such as teamwork, oral and written communication, and time management.Since the operating parameters of the electric grid (e.g., frequency and voltage levels) are different in Europe from those in North America, the students will also gain a firsthand experience of different practices in distribution and transmission systems.The research performed under this program helps achieve the smart grid vision through a combination of technological advances and workforce training.Ultimately, this research will increase the utilization of smart grid infrastructure by integrating distributed renewable energy resources.Our preliminary evaluation results show that overall student participants were very satisfied with how the program is set up, designed, and run, giving an average score of 4.7 out of 5: 100% of scholars said they would consider graduate school after attending this program, and pointed to its catalyzing role.Students appreciated the international experience; for all of them, it was their first time living in a foreign country for an extended time.For more than half, this was also the first time to Europe; 90% of scholars said knowing what they know now, they would participate in the program again, citing hands-on research experience, learning about the culture, learning how others solve their power needs, and availability of PhD students to help them as the highlights of the program.We have received applications from 17 states, and 8 of 16 scholars were female, providing evidence for the effectiveness of our advertisement and minority recruitment plans.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,337

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1010,025

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,263 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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