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Enregistrement W4416127968 · doi:10.3389/feduc.2025.1605724

Assessing the effects of a hybrid approach based on accelerated undergraduate research training and international experience in biomaterials

2025· article· en· W4416127968 sur OpenAlexafffundabout
Ivana Hernandez, Stephanie M. Willerth, Binata Joddar

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomedical and Engineering Education
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesUniversity of Texas at El PasoUniversity of VictoriaNational Science Foundation
Mots-clésUndergraduate researchCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Focus groupProfessional developmentPandemicResearch program

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2018, the University of Texas at El Paso (UTEP) secured the International Research Experience for Students (IRES) grant from the National Science Foundation (NSF). Collaborating with the University of Victoria (UVIC) in Canada, the initiative aimed to equip UG STEM students with international research exposure. The focus of the scientific research was centered on utilizing 3D bioprinting to co-print human stem cell derived products with biomedical scaffolds. The IRES: UTEP-UVIC program's other goals included creating opportunities for the US Southwest Border region residents, particularly marginalized groups, to excel and integrate as STEM professionals in a domestic and international research setting. Over the three-year grant period, the program trained up to 15 undergraduates, implemented graduate-undergraduate working groups, prepared students for post-baccalaureate education, strengthened research collaborations, and fostered a globally engaged STEM workforce. Each cohort participated in hands-on lab training, including cell culture and 3D bioprinting, followed by mentor-guided research execution in the US followed by Canada. This study reports on the project activities and its outcomes in the form of insights generated from the project as well as the impacts of the COVID-19 pandemic on the project in its various aspects. The program positively influenced academic and professional outcomes for all participants, with a total of seven research-based publications and six conference presentations resulting from collective research experiences. Overall, the program successfully contributed to the development and success of STEM students, particularly those from underrepresented groups. In summary, we learned that UG research and training experiences are crucial for holistic student development, preparing them for both advanced academic pursuits and diverse career paths. These experiences contribute to a deeper understanding of the subject matter, the development of essential skills, and the cultivation of a lifelong appreciation for research and learning.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
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'admission3
Résumé présentoui

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