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Enregistrement W4411689983 · doi:10.21428/a70c814c.c264b7ae

Broader Impacts Evaluation: A Physics-Inspired Framework for STEM Impact

2025· preprint· en· W4411689983 sur OpenAlexaff
Vanessa Rosa

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesJohns Hopkins UniversityNational Science Foundation
Mots-clésPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantifying the broader societal impacts of STEM research remains elusive; most evaluations stop at participant counts or satisfaction surveys, obscuring the magnitude and mechanics of change. The SDD (Scale, Depth, Duration) Framework offers a physics-inspired solution by mapping the base units of impact force: mass to scale, distance to depth, and time to duration, thereby enabling calculation of derived metrics—velocity (rate of change), momentum (program sustainability), acceleration (change in velocity), force (transformative power), and work (impact efficiency). This pre-print outlines the framework's theoretical foundation and demonstrates its application to an outreach event, representing one of four broader impacts domains: informal science communication, higher education and professional development, broadening participation in STEM, and innovation and industry partnerships. The activity engaged 90 participants, averaged 7 min per group of five, and produced a 50.9% shift from observational to mechanistic explanations of material properties. Velocity calculations (v = Δx/Δt) indicated 7.3 percentage points of conceptual development per minute (reported as an SDD Impact Statement). These standardized metrics support data-driven optimization and cross-program comparison across all broader impacts categories, providing scientists with a rigorous, familiar language for evidence-based decision-making in broader impacts practice.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,081
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,102
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,919
Score d'incertitude au seuil0,427

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0810,102
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0170,007
Études des sciences et des technologies0,0030,011
Communication savante0,0130,011
Science ouverte0,0050,010
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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.

Tête enseignante Opus0,202
Tête enseignante GPT0,534
Écart entre enseignants0,332 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineÉvaluation
GenreMéthodes

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'admission1
Résumé présentoui

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