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Enregistrement W4378469705 · doi:10.5430/jct.v12n3p207

The Billion Oyster Project and Curriculum and Community Enterprise for Restoration Science Curriculum: STEM+C Summer Institute Experiential Learning

2023· article· en· W4378469705 sur OpenAlexvenueno aff
Lauren Birney, Brian R. Evans, Vibhakumari Solanki, Elmer‐Rico E. Mojica, Christelle Scharff, Joyce Kong

Notice bibliographique

RevueJournal of Curriculum and Teaching · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Ecology, Wildlife Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésExperiential learningPaceCurriculumProject-based learningScience educationEngineeringPsychologyMathematics educationPedagogyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Billion Oyster Project and Curriculum and Community Enterprise for the Restoration of New York Harbor with New York City Public Schools (BOP-CCERS) program is a National Science Foundation (NSF) supported initiative and collaboration led by Pace University. One of Pace University’s NSF projects is STEM+C (Science, Technology, Engineering, and Mathematics plus Computing) designed to work with teachers and students in New York City public schools. This article presents results of a study conducted on the STEM Summer Institute at Pace University in Summer 2022. The purpose was to engage both teachers and students in harbor restoration and experiential learning in New York City including learning about vital ecology projects related to New York’s harbor such as oyster restoration, which is critical to cleaning pollutants in the New York Harbor. Findings revealed that students indicated improved oyster knowledge and restoration skills, scientific skills, collecting and analyzing data, and knowledge about STEM careers. Participating teachers indicated a positive impact on their knowledge of content and harbor restoration, pedagogical knowledge used to engage students in hands-on scientific learning, and methods of engaging and motivating their own students. Moreover, teachers indicated a positive outcome for exposing their students to STEM career options.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,286 · 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.

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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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