Lessons from Adapting Applied Hydrology Instruction to Open Source Software Tools
Notice bibliographique
Résumé
Resource use decisions in the extractive resource industry in Canada are supported in various ways by collection and analysis of water resources data. Data quality assurance and analysis are influenced by the methods taught in academic training, the tools used to teach and practice, and industry standards and culture. The growth in popularity of computer programming languages such as Matlab, Python, and R, and new web-based collaboration and publishing tools from Project Jupyter (Notebook, Book) have created opportunities for teaching applied hydrology in new ways that can support the evolving nature of data in hydrology practice, namely in treating open-ended problems more typical to industry practice.The abrupt shift to web-based instruction at the undergraduate level in 2019 spurred development of interactive instructional content in an applied hydrology course at the University of British Columbia, in Vancouver, Canada. Using the open-source Jupyter Book software framework, we developed open-access course material to complement the hydrology theory curriculum. The new course content consists of a set of tutorials designed to give students a practical introduction to important components of engineering practice such as data quality assurance, and uncertainty in hydrological models. The content is provided as an open-access online textbook with an embedded Python code interpreter. With each successive cohort, the material has adapted to student feedback, namely in treating the types of open problems common in industry, and in the amount of programming experience required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,005 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».