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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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0110,004
Communication savante0,0120,009
Science ouverte0,0030,025
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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