Using Open Science Tools to Teach Environmental Sciences
Notice bibliographique
Résumé
Open science, work and knowledge that are developed in full, offers critical resources that provide students with insights into the process of research in many fields. There are extensive opportunities within environmental sciences to incorporate open science into undergraduate level courses. There are seven major open science concepts that could be used to teach undergraduate environmental science courses that align with professional research activities, including open-access papers, pre-prints, open data, open-source software, published code, collaborative tools for version control, and open notebooks. Here, we assessed the use of these open science concepts in connection to the European Union pillars of open science, outlining key benefits, challenges, and how these tools can be used in undergraduate environmental science courses. Specifically, these tools support a framework for open science structured around eight pillars, providing incentives to collaborate, enhancing transparency and openness, and promoting diversity and inclusivity. Collectively, these tools support teaching environmental science content as many of the skills gained directly relate to analyzing environmental topics and data while supporting transparency to collaborators and stakeholders. This provides learning opportunities including finding and reusing data, team collaboration, and reading and working with code. Further endorsing the use of open science in environmental science courses can enhance these courses as these tools align with professional research activities that are currently being used, including publishing data collected in labs, pre-print publishing capstone papers or lab reports, openly publishing code used for analysis, and publishing field notes.
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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 | 0,019 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,013 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,011 |
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 ».