The Application of Cross-course Collaboration between Forensic Chemistry and Forensic Identification
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
University courses are often interconnected; however, the connections between these courses remain unclear to many students. This is particularly important in the field of forensic science since each stage of the investigation, from the crime scene to the courtroom, has significant implications on the outcome of a case and the individuals involved. Cross-course collaboration is a pedagogical approach whereby students from different courses collaborate to achieve a common goal. This pedagogical approach has been demonstrated to be effective in individual disciplines, but not in transdisciplinary fields, such as forensic science. Cross-course collaboration is constructed in a manner that mirrors a real-world investigation, making it an ideal setup for undergraduate forensic science programs. In this study, two distinct courses, forensic chemistry and forensic identification, collaborated on a mock case in order to advance an investigation. Pre- and postcourse surveys and students’ critical reflective assignments were used to quantitatively and qualitatively gauge students’ perception of the collaborative modules. This study examines students’ perception of how cross-course collaboration experience contributed to their learning and skill-building. More specifically, the potential benefits of cross-course collaboration were categorized under academic, social, and psychological benefits. The outcome of this exploratory project provided insight on the potential benefits of the cross-course collaborative modules to promote effective learning.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle