From Headwaters to the Sea: The Journey of Creating an Immersive Museum Exhibit
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We describe the multi‐year journey of a group of researchers co‐creating a museum exhibit with the Biosphère an environmental museum of the City of Montréal. The collaboration resulted in an immersive experience where visitors can dive into an aquatic continuum and learn about function, ecology, chemistry, and the roles of the various aquatic ecosystems within a watershed and the broader landscape. Here we share the details of this journey from idea conception, the process and challenges of collaborating with different working teams, and some of the lessons learnt on teamwork, collaborations, and science communication. Challenges included composing with an eclectic group of collaborators with heterogeneous expertise and approaches, effectively communicating and interacting with diverse partners, transposing and adapting scientific concepts and ideas in order to reach a general audience, overcoming language and cultural and disciplinary barriers, among others. These challenges turned into opportunities that allowed our group to develop leadership skills and self‐trust, skills to more effectively collaborate and partner in positive and creative ways, and approaches to more successfully communicate our science, and allowed us to contribute positively to society at a time when this is needed more than ever.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,009 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».