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Enregistrement W4285013381 · doi:10.3991/ijet.v17i13.30871

Development of a “Small Contractions” Sensor for Practical Work in Biology Using 3D Printing Technology

2022· article· en· W4285013381 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKnowledge Societies in the 21st Century
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesMinistère de l'Enseignement Supérieur, de la Recherche Scientifique et de la Formation des CadresCentre National pour la Recherche Scientifique et Technique
Mots-clés3D printingComputer scienceMultimedia3d printerManufacturing engineeringData acquisitionSoftware engineeringHuman–computer interactionEmbedded systemEngineering drawingSystems engineeringComputer hardwareMechanical engineeringOperating systemEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents the development of a “small contraction” sensor fabricated using 3D printing and intended for practical works of biology; with the aim to replace the traditionally used system. This fabricated sensor is then integrated into a Computer Assisted Experiment (CAE) environment. CAE is a teaching technology that allows the students to carry out the acquisition and the processing of their data on computer (saving, adding comments, amplification…). The combination of these two technologies (CAE and 3D printing) has made it possible to equip low-cost multipurpose labs requiring minimal maintenance and where the work space is standardized. The result of a survey conducted with the students at the end of the lab sessions shows that 79.1% of them prefer the use of the new system, given the advantages it offers in terms of better understanding of the practical works objectives, time saving and the data processing functionalities it provides.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,505
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,353 · 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