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Enregistrement W7028259232

Enhancing geological skills through tactile learning with interactive multi-layered three-dimensional printed geological models of southern Ontario.

2023· article· en· W7028259232 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueWar, Ethics, and Justification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Resource (disambiguation)BoreholeBridge (graph theory)Geologic mapLandformBedrock
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the digital age we often forget about the immense value of tactile learning. In other words, learning by touching and moving (i.e., assembling and disassembling) physical objects. Here we introduce the newly developed three dimensional (3D) printed models created by the Oil, Gas, Salt Resource Library that provide an unprecedented regional 3D perspective of the subsurface geology of southern Ontario. These innovative models simplify data from thousands of borehole records that are part of a 3D digital model focusing on the Paleozoic bedrock in southern Ontario (Carter et al. 2021). The 4-layer multi-coloured 3D print models are highly simplified versions of the 52-layer digital models. Nevertheless, the physical model encapsulates numerous aspects of the basin stratigraphy, geometry, and topography. Piloting the use of 3D printed geological models in undergraduate university courses (future Geoscientists and Geologic Engineers) in the form of laboratory exercises has shown to successfully bridge learning gaps in regard to conceptualizing spatial features (i.e., lateral extent, vertical thickness, and aspect of geologic layers), temporal context (i.e., relative age and preserved or missing layers) and economic resource formations (i.e., salt, water, oil, gas). The 3D print models also help students connect field observations with geologic interpretations (i.e., surficial mapping, subsurface borehole data to 3D surfaces, geometric shapes) as well as relating subsurface geology to surface features (i.e., landforms like escarpments and location of resources). In this workshop we will demonstrate the use of 3D printed models needed to bridge vital gaps in knowledge between real digital data and everyday life, applicable to the Geosciences. And then ask for help reflecting upon the use and impact of 3D printed models in other disciplines. Please bring your own device (smartphone, laptop, tablet) so you can experiment with resources and explore potential avenues to improve teaching 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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,298
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,135 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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