2023-2024 High school big data challenge: Leveraging generative ai and data cybersecurity to conserve and foster local biodiversityUnder the Patronage of the Canadian Commission for UNESCO
Notice bibliographique
Résumé
The STEM Fellowship High School Big Data Challenge provides students with the unique opportunity of Open Data inquiry into one of the UN Sustainable Development Goals and experiential learning of fundamentals of data analysis – an essential skill set for a young researcher in the digital age. This year, students explore Generative AI and Data Cybersecurity to Conserve and Foster Local Biodiversity and to suggest their own evidence-based solutions following the principles of Open Science. They investigated different topics, ranging from Enhancing Forest Fire Predictions with Sequential Models for Ecosystem Preservation and Public Safety to Leveraging Semantic Segmentation to Perform Wildfire Prediction. We designed an interdisciplinary and agile educational environment, and in-depth learning modules for students as a means of bridging the gap between traditional high school courseware and digital reality and computational science. Students learned how to uncover hidden patterns and trends in structured and unstructured data using a range of data analytics tools and programming languages. Python, R, LaTeX, and machine learning were some of the tools the students learned and used. On behalf of the STEM Fellowship, we extend our sincere congratulations to all students who participated in the challenge, and wish them the best for their future endeavours. We want to express our appreciation to all the mentors and volunteers. This program would not be possible without patronage of CC UNESCO and generous support of our sponsors: RBC Future Launch, Let’s Talk Science, CISCO Networking Academy, Canadian Science Publishing, Schulich Foundation, SciNet at University of Toronto, and the University of Calgary Hunter Hub for Entrepreneurial Thinking. We were privileged to witness first-hand the analytical capabilities of the data-native generation of students, and we are confident they will demonstrate excellence throughout their academic and professional careers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».