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Enregistrement W4308912279 · doi:10.24908/pceea.vi.15876

k2i academy: An Innovative Ecosystem Addressing System Barriers in STEM from Kindergarten to Industry

2022· article· en· W4308912279 sur OpenAlexafffundvenue
Lisa Cole, Jane Goodyer, Vanessa Ironside

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCareer Development and Diversity
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesDirectorate for STEM EducationMinistère de l’Éducation, Gouvernement de l’OntarioYork University
Mots-clésInclusion (mineral)Equity (law)Work (physics)Diversity (politics)Underrepresented MinorityMedical educationProfessional developmentPedagogyEngineering ethicsEngineeringEngineering managementPsychologyPublic relationsSociologyPolitical scienceMedicineMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

k2i (kindergarten to industry) academy within the Lassonde School of Engineering at York University is an innovative ecosystem that works to meaningfully design and integrate equity and inclusion based STEM programs that address persistent problems in education. In order to address these barriers, k2i academy has developed an Inclusive Design Framework that guides our work and ensures that our programs are designed with equity, diversity and inclusion as the central principle. This framework was implemented in the Bringing STEM to Life: Work Integrated Learning program to address inequities for underrepresented high school students. The program participants earned a high school physics credit during the summer while gaining employment experience as a Lab Assistant working on projects with mentors. Through collaborations with Lassonde Faculty researchers, industry partners, and educational leaders in school boards, the program identified that these experiences allowed youth and K-12 educators to broaden their understanding of STEM, developed critical technical and professional skills and enabled youth to imagine and see themselves in a STEM career.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,286
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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