Harnessing open science practices to teach ecology and evolution using interactive tutorials
Notice bibliographique
Résumé
Open science skills are increasingly important for a career in ecology and evolution as efforts to make data and analyses publicly available and transparent continue to become more commonplace. However, open science skills are not typically taught in biology undergraduate programs. In learning core concepts in ecology and evolutionary biology (EEB), students must also gain skills in open science or they will miss out on opportunities to prepare for future careers. Core open science skills, like programming and practices that promote reproducibility and data sharing, can be taught to undergraduate students alongside core concepts in EEB. Yet, a major challenge in teaching open science skills and EEB concepts simultaneously is the high cognitive load associated with teaching multiple disparate concepts at the same time. One solution is to provide students with easily digestible, scaffolded, pre-formatted code in the form of vignettes and interactive tutorials. Here we present six open-source teaching tutorials for undergraduate students in EEB. These tutorials were developed through a graduate student based working group entitled Data Bytes in Ecology and Evolutionary Biology. These tutorials combine teaching data literacy and programming (using R) with analyzing publicly available data sets to teach fundamental ecological and evolutionary concepts and by doing so, introduce students to open science concepts and tools. Spanning a variety of EEB topics and skill levels, these tutorials serve as examples of how educators can integrate open science tools, programming, and data literacy into undergraduate teachings in topics of ecology and evolution.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,060 | 0,016 |
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 ».