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Enregistrement W4389025664 · doi:10.1096/fasebj.30.1_supplement.665.12

Development of a Research‐Intensive Undergraduate Teaching Program in Biochemistry

2016· article· en· W4389025664 sur OpenAlexaff
Rachel Milner

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Bioinformatics, and Biomedical Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiochemistPresentation (obstetrics)Subject matterUndergraduate researchSubject (documents)Inclusion (mineral)Engineering ethicsBiochemistryChemistryMedical educationPsychologyComputer scienceLibrary scienceMedicineEngineeringCurriculumPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this presentation, I will describe and justify the design of our undergraduate teaching program in biochemistry. Overall, in our design, we considered two important questions: “ What is a biochemist anyway? ” and “ What is the purpose of laboratory courses in biochemistry? ” If you look at any biochemistry text book, or review the research interests of members of biochemistry departments in research‐intensive universities such as ours, you will discover that the subject matter extends from what might otherwise be described as biophysics through molecular biology, nutrition and metabolism, virology, and into cell biology. So, how do you design a program in biochemistry? What should a student of biochemistry know or be able to do? This question always elicits vigorous debate in our department and has never been resolved! However, we do all agree that biochemistry is a research‐based discipline and that engagement in research is probably the most important component of an undergraduate program in biochemistry. In light of this, we decided that our program should focus on the inclusion of significant research opportunities at all levels and that these should be quite distinct from laboratory courses or laboratory components to didactic courses. Our didactic program covers a broad (but arguably incomplete) range of the subject matter that comprises biochemistry, building upwards systematically from introductory basics. Ultimately, our highest level courses focus on discussion of current research publications, and at these higher levels students select courses which reflect their particular interests within the discipline. Importantly, increasingly challenging research opportunities are incorporated systematically throughout the program, and we feel strongly that this focus on research, rather than on labs, fosters the development of mature, independent learners with important and transferable research skills. We also feel that their immersion in research leaves our graduating class with a clearer understanding of what it really means to be a biochemist.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,210

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,310 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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