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Enregistrement W4400405181 · doi:10.55016/ojs/pplt.v7y2024.77866

Interdisciplinary Training For Future Leaders Through The Create-Redevelop Graduate Student Program

2024· article· en· W4400405181 sur OpenAlexaffabout
Madeline Springle, McKenna P. Sperry, Samantha K. Jones, Leah Pezer, Tom O’Neill, David W. Eaton

Notice bibliographique

RevuePapers on postsecondary learning and teaching. · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueTeam Dynamics and Performance
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipTeamworkTraining (meteorology)Multidisciplinary approachMedical educationInterpersonal communicationEngineeringPsychologyEngineering managementEngineering ethicsPublic relationsPolitical scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

REDEVELOP is a graduate student training program funded by the NSERC-CREATE grant, starting in 2017. Its goal is to support the training of new professionals and researchers (> 100) who will be the next generation of science and engineering leaders and policymakers in Canada. The program has successfully developed a framework for operating almost completely virtually, well ahead of the world's transition to online learning due to the COVID-19 pandemic. Our psychology lab, The Individual and Team Performance (ITP) lab, has dedicated over a decade to researching and designing tools that enhance specific training and skill growth necessary for effective remote teamwork. In partnership with the REDEVELOP program, we support students in navigating the unique interpersonal and collaboration challenges posed by virtual team environments. We will discuss how a complex and multidisciplinary program succeeds in training graduate students to become stronger academics, practitioners, and communicators of knowledge.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,249

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0740,020

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,352 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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'admission2
Résumé présentoui

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