Building Industry-Inspired Medical Biotechnology Investigative Laboratories to Enhance Experiential Capstone Courses
Notice bibliographique
Résumé
According to national labor market information study, access to talent is the greatest business challenge Canadian biotech companies are facing. We, therefore, developed, implemented, and assessed a pharma industry-inspired, medicinal research laboratory module in an experiential capstone biotechnology laboratory course. This involves developing a 12-week semester-long graduate laboratory module, introducing the students to the biotechniques in microbiomics, genomics, proteomics, enzyme kinetics, drug screening, and bioinformatics, with accompanying class and lab participation (discussion forum), lab reports, and team-based assignments. The course was taught both as interactive in-person and as synchronous virtual classroom sessions. The success of the offered pedagogy was established by the laboratory exit survey and the evaluation of students’ performance in various course elements and activities. The survey responses and students’ performance in the course imply that the course furthered an in-depth knowledge of both industry-focused techniques and the theory behind them, as well as a genuine excitement for medical research. The skillsets honed by these laboratories will better prepare biotechnology graduates in undertaking scientific investigation for their careers in a field where there is a chronic biotech skill shortage. Students performed well and had a high overall perception of the course.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».