Outcome of an academic collaboration between Defence Scientists of the radiological and nuclear technology group at Defence Research and Development Canada – Suffield Research Centre and Toronto Metropolitan University
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, defence security sciences are typically taught within specialized programs and institutions, such as the Royal Military College of Canada, and as such, graduates from programs outside these specializations tend to be unfamiliar with the world of defence science, its applicability and relevancy to their program. Such limitation was observed in an academic collaboration between defence scientists of the Radiological and Nuclear Technology group at Defence Research and Development Canada (DRDC) – Suffield Research Centre and the Physics department of Toronto Metropolitan University in Ontario (formerly called Ryerson University). The collaboration, which took place during the Winter 2021 semester involved the contribution of course material by DRDC – Suffield Research Centre defence scientists, Dr. Anna Rae Green and Dr. Helen Moise to the Physics graduate level course titled, “Radiation Protection and Dosimetry,” which is led and taught by course professor and Physics department chair, Dr. Ana Pejović-Milić. The outcome of this collaboration was a first for all parties involved and proved to be successful allowing students to utilize their knowledge to the challenging field of defence science—an opportunity that they have very likely never received as part of the regular science stream.
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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 | 0,010 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,006 |
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 ».