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Enregistrement W4313450381 · doi:10.29173/isotl615

Catalyzing Conversations: Critical Thinking Skills to Win the Battle for Truth in the Post-Truth Era

2022· article· en· W4313450381 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueImagining SoTL · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensMount Royal University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMount Royal University
Mots-clésJournaling file systemCritical thinkingScholarshipMisinformationCurriculumPsychologyBattleMedical educationPedagogyEngineering ethicsSociologyMedicinePolitical scienceComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Scholarship of Teaching and Learning is uniquely poised to address one of the greatest challenges in the “post-truth” era through catalyzing conversations that promote the effective development of critical thinking skills necessary for identifying and avoiding conspiracy theories. An interdisciplinary team of scientists, science communicators, public health nurses and educators has designed case studies, modules and activities that are curriculum-based for use in kindergarten to grade 12 classes to promote vaccine safety. Two serendipitous outcomes from this Building Resistance to Vaccine Misinformation program included: i) significant learning experiences for everyone in our team about the other disciplines, and ii) that the research assistants articulated their own emerging professional identities. Once this program receives ethics approval, we will work with education programs to beta-test the case studies, modules and activities then assess the impacts of this program through pre and post experience questionnaires and journaling.

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)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,882
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,339 · 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