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Enregistrement W4403261658 · doi:10.1139/cjce-2024-0141

Climate change in Canadian civil engineering curricula: gaps and best practices

2024· article· en· W4403261658 sur OpenAlexaffvenueabout
Paris Liu, Gordon Lovegrove, Moncef L. Nehdi

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensUniversity of GuelphOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusOkanagan CollegeMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeEngineeringBest practiceCurriculumCivil engineeringPolitical scienceGeologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the state of curricula, knowledge, and practices in Canada’s civil engineering programs with respect to climate change, identifies best practices, and formulates recommendations on ways to improve climate change knowledge and skills training for Canadian civil engineering programs. A survey based on the Climate Framework was distributed to 856 civil engineering instructors across all 25 accredited engineering schools listed by Engineers Canada and gathered data on 55 civil engineering climate change related courses, with representation from 20 out of the 25 accredited programs across the country. The results of this study provide important benchmarks to help instructors incorporate most relevant climate change topics and resources into their courses for equipping civil engineering students with the necessary skills to tackle emerging challenges related to the mitigation of climate change and adaptation to wildfires, droughts, sea level rise, increased precipitation, storms, heat domes, floods, earthquakes, and biodiversity loss.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,787
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,227 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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