Earth Science Education #7. GeoTrails: Accessible Online Tools for Outreach and Education
Notice bibliographique
Résumé
As geoscientists, we must prioritize improving our ability to communicate science to the public. Effective geoscience communication enables communities to understand how geological processes have shaped our planet and make informed decisions about Earth’s future. However, geoscience research outputs have traditionally been published in peer-reviewed journals and presented at academic conferences. Consequently, essential information about local geology is rarely available in accessible, open access, and engaging formats. Here, we propose virtual field trips, or ‘GeoTrails’, as a possible solution to address the disconnect between geoscience research and public knowledge by improving our communication to the public. This initiative is largely driven by undergraduate students, who identify points of geological interest along selected hiking trails, write concise descriptions derived from scientific sources (e.g. longer peer-reviewed articles and government reports), and collect field data (e.g. 3-D LiDAR models, drone photography) to illustrate the characteristics of these geological features. The goal of the project is to communicate the importance of local geology on our environment and to raise awareness of how changing climates could affect us in the future; this information can empower communities to make better, more informed planning decisions. The creation of GeoTrails along the Niagara Escarpment offers a promising strategy to highlight the role of geoscientists and to engage the public in our ongoing research that aims to showcase Canada’s geoheritage.
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 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,394 | 0,177 |
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 ».