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Enregistrement W4410441807 · doi:10.1002/lob.10707

From Headwaters to the Sea: The Journey of Creating an Immersive Museum Exhibit

2025· article· en· W4410441807 sur OpenAlexaffabout
B. Rodriguez-Cardona, Pedro M. Barbosa, Pascal Bodmer, Eve‐Lyne Cayouette Ashby, Michaela L. de Melo, Paul A. del Giorgio, Mariana Peifer Bezerra, Sara Soria‐Píriz

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography Bulletin · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMuseums and Cultural Heritage
Établissements canadiensEspace pour la vieUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,644
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,212 · 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'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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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