Collaborative Sustainability Research Experience for Unleashing Inclusivity and Equity in Engineering Education
Notice bibliographique
Résumé
Employers are highlighting the importance of knowledge and professional skills, including personal, interpersonal, communication, and thinking, in their quest for graduates who are prepared for the workforce. Collaborative research is an essential toolbox that integrates knowledge, skills, and attitudes, which is important for future engineers; nonetheless, undergraduate students often struggle to engage effectively in this key competency. This study presents an undergraduate sustainability research experience (CUSRE) that is built into two courses, utilizing a collaborative-based learning (CBL) setting aimed at creating knowledge, improving skills and competencies, encouraging inclusivity, and advancing equitable education. The objective of the study is to narrow the achievement gap, improve graduation rates, and boost students’ enthusiasm and readiness for the Sustainable Development Goals (SDGs). It encompasses a strategy that integrates key approaches, including collaborative research, sustainability as a core value and practice, and educational equity supported by compensatory pedagogy that emphasizes teamwork. Introduced at the University of Ottawa (uOttawa) in Canada, the initiative engaged students to deepen their understanding of the SDGs through research cases and projects. This experience yielded significant knowledge gains and a considerable success rate among participants. Moreover, it has been successfully scaled and adapted for the Global Banking School (GBS) in the UK, thereby broadening its impact to a larger audience.
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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 | 0,012 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».