A historical case study teaching about earthquake intensity and magnitude: Research to help Canadians better understand earthquake early warning alerts
Notice bibliographique
Résumé
<!--!introduction!--> Canada is developing an earthquake early warning system (EEWS) for implementation in 2024. To help prepare the Canadian public to take appropriate protective action when getting an EEW alert, educating them about the phenomenon of earthquakes is essential. To this end, we are developing a historical case study focusing on the conceptual development of earthquake intensity and magnitude. Historical case studies in science education have usually focused on helping learners understand the nature of science better, but they have also been effective in teaching scientific content. The case study begins with the human experiences of earthquakes and how they used myths to explain the observations. The story then picks up in the 18th century and documents many different earthquakes (Lisbon, Portugal, 1755; Naples, Italy, 1857; Mino-Owari, Japan, 1891; Assam, India, 1897; San Francisco, USA, 1906; and Alaska, USA, 1964) and the development of understandings of what earthquakes are, how they happen, and how the concepts of intensity and magnitude played a role in those understandings. The case study reveals the switch from mythic explanations to reasoned ones; that earthquakes are natural occurrences and therefore steps can be taken to mitigate death and destruction. The narrative distinguishes between an observational era and one of the instruments. After the development of the seismometer, there was a much more quantitative approach to seismology. A stark contrast between earthquake intensity (very concrete, yet subjective) and magnitude (abstract, yet calculated) became quite apparent. By focusing on this contrast, readers will develop a robust understanding of both conceptions.
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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 | 0,010 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,040 | 0,012 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».