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Enregistrement W4414817464 · doi:10.1080/87567555.2025.2564677

Forensic Science and Cultural Anthropology: Embracing Complexity in an Interdisciplinary Classroom Based Exercise

2025· article· en· W4414817464 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCollege Teaching · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueInterdisciplinary Research and Collaboration
Établissements canadiensColumbia College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHigher educationTeaching methodCultural competenceCultural diversityStudent engagementScience education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Integrating interdisciplinary learning into courses provides challenges as well as opportunities for deepening nuanced learning for both students and instructors. We present an interdisciplinary problem-based learning case study conducted in the classroom at a public university in the state of Alabama. Forensic science graduate students and undergraduate cultural anthropology students from two different classes were brought together to analyze and discuss a fictional scenario about a drug overdose. Students were asked to assess the situation and develop an integrated solution to the problem. In classroom discussion and in reflective feedback obtained afterwards, we found that many students from the two disciplines were initially resistant to the idea of working together because of differing methods and attitudes toward bias. However, by the end of the exercise, the students appreciated the potential for interdisciplinary collaboration in creating effective integrated policies related to drug regulation and enforcement. For student interaction, we found that classroom-level interdisciplinary exercises would be most effective when students understand the concept of interdisciplinarity and have insight into the other discipline prior to group discussions. Methodologically, our findings suggest that interdisciplinary education can be successfully implemented on a small scale, without requiring significant time commitments or institutional resources.

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.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,549
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,370 · 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