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Enregistrement W4308709879 · doi:10.24908/pceea.vi.15942

Surveying Land-Based Learning for Engineering Education: Preliminary Steps

2022· article· en· W4308709879 sur OpenAlexafffundvenueabout
Kari Zacharias, Jillian Seniuk Cicek, Nettie Wallace, Kate Mercer

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous and Place-Based Education
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Manitoba
Mots-clésIndigenizationContext (archaeology)CurriculumWork (physics)Political sciencePedagogySociologyGeographyEngineeringArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reports the findings of an initial literature and website search of land-based education initiatives in Canadian post-secondary institutions. This work represents the first stage of a larger project, which aims to gather information about existing land-based education within Canadian post-secondary institutions and develop land-based curriculum for engineering students. The paper begins with a discussion of truth, reconciliation, Indigenization and decolonization in the context of education and land-based learning. It continues by presenting the authors’ positionalities, and then methods and findings. Preliminary findings from the initial search show that land-based approaches do not appear to be widespread within engineering faculties, programs, or courses in Canada. Additionally, more diversified knowledge gathering is required to better understand the current landscape of land education within Canadian post-secondary institutions.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,813
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,219 · 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.

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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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