Literature Mapping: A Scaffolded, Scalable, Low-Overhead Undergraduate Research Experience
Notice bibliographique
Résumé
There is a wealth of evidence that involving undergraduate students in research has positive impacts in a variety of areas, from representation and retention to outcomes and self-efficacy. However, developing and growing an undergraduate research program can be daunting, especially for institutions that do not have a large existing research enterprise. In this work, we detail a program that revolves around student-developed literature maps to help students gain the ability to read and assess research papers in a way that is accessible, robust, and requires relatively little faculty overhead. We further detail how this program has been run through 4 iterations, with a total of 47 students producing 5 posters or short papers, and 3 full papers. In this work, we provide our experiences using literature mapping projects to boot-strap an undergraduate research program and provide quantitative and qualitative analysis of the students who have participated. All of the materials, including sample spreadsheets, and scripts to generate LaTeX tables and figures are included for anyone wishing to undertake a literature mapping project of their own.
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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 | 0,030 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,015 |
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 ».