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Enregistrement W4280600980 · doi:10.1128/jmbe.00208-21

Student Attitudes Contribute to the Effectiveness of a Genomics CURE

2022· article· en· W4280600980 sur OpenAlexaff
David Lopatto, Anne Rosenwald, Rebecca C. Burgess, Catherine Silver Key, Melanie Van Stry, Matthew Wawersik, Justin R. DiAngelo, Amy T. Hark, Matthew P. Skerritt, Anna K. Allen, Consuelo J. Alvarez, Sara Anderson, Cindy Arrigo, Andrew M. Arsham, Daron Barnard, James E. J. Bedard, Indrani Bose, John M. Braverman, Martin G. Burg, Paula Croonquist, Chunguang Du, Sondra Dubowsky, Heather Eisler, Matthew A. Escobar, Michael S. Foulk, Thomas C. Giarla, Rivka L. Glaser, Anya Goodman, Yuying Gosser, Adam Haberman, Charles R. Hauser, Shan Hays, Carina E. Howell, Jennifer C. Jemc, Christopher J. Jones, Lisa Kadlec, Jacob D. Kagey, Kimberly L. Keller, Jennifer A. Kennell, Adam J. Kleinschmit, Melissa Kleinschmit, Nighat P. Kokan, Olga R. Kopp, Meg M. Laakso, Judith L. Leatherman, Lindsey J Long, Mollie K. Manier, Juan Carlos Martínez‐Cruzado, Luis F. Matos, Amie J. McClellan, Gerard P. McNeil, Evan Merkhofer, Vida Mingo, Hemlata Mistry, Elizabeth Mitchell, Nathan T. Mortimer, Jennifer Leigh Myka, Alexis Nagengast, Paul Overvoorde, Don Paetkau, Leocadia V. Paliulis, Susan Parrish, Stephanie Toering Peters, Mary L. Preuss, James V. Price, Nicholas Pullen, Catherine Reinke, Dennis Revie, Srebrenka Robic, Jennifer Roecklein‐Canfield, Michael R. Rubin, Takrima Sadikot, Jamie Siders Sanford, Maria Santisteban, Kenneth Saville, Stephanie Schroeder, C. Shaffer, Karim A. Sharif, Diane E. Sklensky, Chiyedza Small, Sheryl T. Smith, Rebecca Spokony, Aparna Sreenivasan, Joyce Stamm, Rachel Sterne‐Marr, Katherine C. Teeter, Justin Thackeray, Jeffrey S. Thompson, Norma Velazquez-Ulloa, Cindy Wolfe, James J Youngblom, Brian C. Yowler, Leming Zhou, Janie Brennan, Jeremy Buhler, Wilson Leung, Sarah C. R. Elgin, Laura K Reed

Notice bibliographique

RevueJournal of Microbiology and Biology Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCareer Development and Diversity
Établissements canadiensUniversity of the Fraser Valley
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical Sciences
Mots-clésGeneral partnershipPsychologyMedical educationMathematics educationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Genomics Education Partnership (GEP) engages students in a course-based undergraduate research experience (CURE). To better understand the student attributes that support success in this CURE, we asked students about their attitudes using previously published scales that measure epistemic beliefs about work and science, interest in science, and grit. We found, in general, that the attitudes students bring with them into the classroom contribute to two outcome measures, namely, learning as assessed by a pre- and postquiz and perceived self-reported benefits. While the GEP CURE produces positive outcomes overall, the students with more positive attitudes toward science, particularly with respect to epistemic beliefs, showed greater gains. The findings indicate the importance of a student's epistemic beliefs to achieving positive learning outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,307
Score d'incertitude au seuil0,264

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,303 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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