The Billion Oyster Project and Curriculum and Community Enterprise for Restoration Science Curriculum: The Digital Platform and Student Symposium Presentations
Notice bibliographique
Résumé
The Billion Oyster Project and Curriculum and Community Enterprise for the Restoration of New York Harbor (BOP-CCERS) program is a National Science Foundation (NSF) supported initiative and collaboration of multiple institutions and organizations led by Pace University and is in collaboration with New York City Public Schools. This large-scale project, Innovative Technology Experiences for Students and Teachers (ITEST), generated a large amount of data through programming that engaged both teachers and students. This article presents the third part to the study with focus on the Digital Platform and results from the student Symposium presentations. Part 1 focused on Underrepresented Minority (URM) student interest in STEM as motivated by the original project. Part 2 focused on URM student engagement with teachers to support students in teaching science through experiential learning and lessons that connect science to the real world, particularly through science in the New York Harbor. Moreover, the second part of the study focused on teacher engagement in the program, and what the researchers had learned in the process. The third aspect of the study, and primary focus on this paper, had found additional positive results cited by the teachers in the study both using the Digital Platform and after the project outcomes from the student Symposium presentations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».