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Enregistrement W4394894397 · doi:10.1525/abt.2024.86.4.201

Developing and Applying a Protocol for Long-Term Monitoring at Local Natural Areas

2024· article· en· W4394894397 sur OpenAlexaboutno aff
Karina C. White, Melanie Manion, Timothy M. Evans

Notice bibliographique

RevueThe American Biology Teacher · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAnimal and Plant Science Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecreationData collectionNational parkGeographyBiodiversityEnvironmental resource managementProtocol (science)Environmental educationEnvironmental planningField researchProtected areaVegetation (pathology)Environmental protectionEnvironmental scienceEcologyPsychologySociologyPedagogyArchaeologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Access to authentic research is limited at the 7–12 science education level. At the same time, many local restoration projects would benefit from, but don’t have access to a long-term system of monitoring. This project seeks to unite those two needs by developing a protocol for 7–12 classrooms to be able to participate in authentic research through long-term monitoring of a local restoration project. The protocol developed in this project was used by Jenison High School students at Grand Ravines Park. Grand Ravines Park is a recently acquired Ottawa County park with a history of anthropogenic disturbances. Shortly after the acquisition of the final section of the park, Ottawa County Parks and Recreation (OCPR) staff seeded the portions of the north side of the park with native grasses and forbs, and the south side of the park was not supplementally seeded. This study aimed to develop protocols for the student collection and analysis of vegetation and invertebrate biodiversity data in both the north and south sides of the park. Various metrics of plant and invertebrate biodiversity were compared between the seeded and unseeded areas. Students from Jenison High School were involved in the data collection and analysis, increasing their exposure to scientific research and field sampling and developing their scientific literacy. A long-term database was developed, with the goals of facilitating park management decisions and driving future student research questions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,337
Score d'incertitude au seuil0,247

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,340 · 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'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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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