The Need for an Improved Wind Engineering Curriculum to Address Natural Disasters
Notice bibliographique
Résumé
The field of wind science and engineering (WSE) in relation to civil engineering (CE) applications is still considered relatively young and thus has been taught only for about 50 years in some academic institutions. Therefore, it is unsurprising that there are limited wind engineering (WE) tracks within CE programs worldwide, and no semblance of a standard or ideal curricula. An adequate education in WE is paramount to future structural and civil engineers, and ultimately to academia, because natural disasters including extreme wind events have the capability to destroy our infrastructure systems, as well as threaten people’s lives and well-being. The goal of this research is to identify and propose an ideal path for WE tracks within CE that not only enhances the quality of education, but also provides equitable learning opportunities and promotes diversity and workforce inclusion. To achieve this goal, this research (1) analyzed the different CE programs that include WE tracks offered in the US, Canada, and Europe; (2) identified the academic institutions that have academic expertise and equipment critical to the study and investigation of wind events, such as atmospheric boundary layer (ABL) wind tunnels; (3) conducted a survey of all WE faculty and students doing research on these topics at Florida International University to gather information on the courses offered as well as information on what they believe could be offered or improved to enhance the curricula; (4) compared the programs that include WE tracks to provide a modernized WE curricula; and (5) proposed ideas, tools, and strategies that can be implemented to provide better curricula for students in order to enhance their education and increase research in this paramount topic, as well as ensure equitable quality education that presents equal opportunities for all.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».