MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413391795 · doi:10.61586/puhiw

Connecting students with the Arctic: Live classroom online teaching from the Arctic to the USA and Europe: five case studies

2025· article· en· W4413391795 sur OpenAlexaboutno aff
Frithjof C. Küpper, Philip Smith, Martin Barker, Kleopatra Grammatiki, Eleni Avramidi, Beate Vollmer, Bettina Gebke, Lina Wolter, Olivier Dargent

Notice bibliographique

RevueMitteilungen Klosterneuburg · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Education and Multiculturalism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScottish Government
Mots-clésArcticThe arcticMathematics educationOceanographyBiologyEcologyPsychologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Researchers working in polar regions face unique challenges not only in terms of environmental extremes and logistics, but also with respect to communications and commitments at their home institutions. With the increasing availability of highspeed internet at remote polar locations, some of these constraints are now diminishing. Polar scientists now have opportunities to communicate in realtime, including directly into universities, schools and public spaces. This paper explores the practicalities and implications of online teaching at institutions in the UK, USA, Germany and France, delivered from the remote Hamlet of Pond Inlet in the Canadian High Arctic by three of the authors. In this qualitative experiential study, the experience of an expedition to the region in early spring 2023 showed that, despite some remaining technical challenges, live teaching from remote locations in the Arctic to secondary, further and higher education institutions can engage with students. The technology to allow this is now a realistic but still limited option, providing students with an unprecedented learning experience. Such communications might help to inspire a new generation to understand and value polar regions.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0190,006
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,339 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMitteilungen KlosterneuburgMême sujetGlobal Education and MulticulturalismTravaux en français237 207