Nikola Tesla in science textbooks
Notice bibliographique
Résumé
Nikola Tesla is considered one of the greatest inventors in modern history, being called “the man who invented the 20th century”. He was historically recognized by the naming of the magnetic field unit “tesla”, which is one of only 19 units named after scientists in the International System of Units (SI). Science textbooks mention a number of scientists when their work is related to a given topic and frequently include a biographical note with a photo. Tesla’s name is often said to have been forgotten in time. The lack of awareness of the significance of his work can be attributed to the apparent under representation of his accomplishments in educational resources. Conveying an accurate narrative of the evolution of scientific ideas developed by scientists should allow young generations to better understand the scientific process and motivate future scientists. In this work, we discuss the importance of the portrayal of historical figures in science textbooks, using Nikola Tesla as a case study among prominent scientists in textbooks spanning the Canadian education system (K-12 and university levels). The analysis reveals significant variations in representations based on textbook levels. There are also differences found among individual scientists, with some receiving significant coverage, while others appear to be under-represented. We hope that this project will motivate similar research, applying our methodologies to further the inclusion of other under-recognized scientists, for example, women or Indigenous scholars, and enhance the potential and benefits of more diverse science education.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,004 |
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 ».