MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7126536190

To What Extent Will Infusing a Water Quality Monitoring Field Study into the Biology Curriculum Influence Medford Area Senior High School Students' Environmental Values, Behaviors, Knowledge and Action Skills?

2001· dissertation· en· W7126536190 sur OpenAlexaboutno aff
Tracy J. Swedlund

Notice bibliographique

RevueMinds at UW (University of Wisconsin) · 2001
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeography Education and Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAction planCurriculumAction (physics)Environmental educationPlan (archaeology)Field trainingQuarter (Canadian coin)Quality (philosophy)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Taylor County Land and Water Management Plan was developed in the Spring of 2000. Serving on the citizen advisory committee and analyzing the public opinion survey for this plan encouraged a water monitoring project to be implemented into Medford Area Senior High School's Biology I curriculum. A water quality monitoring field study involving tenth grade Biology I students was developed in the Summer of 2000. The major goal of this project was to improve students' environmental values, behaviors, knowledge and action skills. During the first quarter of the 2000-01 school year, tenth grade Biology I students were evaluated on the project's impacts on students' environmental values, behaviors, knowledge, and action skills using a pre and post environmental survey. Conclusions were drawn based upon the mean scores of the pre and post survey. The survey results indicated that students improved in all four areas from pre to post survey. These results indicate that a student environmental monitoring program conducted for two months does have a large impact on score gains in knowledge. The modest gains in value, behavior and action skills were determined to be inconclusive due to the length of the monitoring project. It was determined that a year long monitoring program may be necessary to meet the goals of the project.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,337 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMinds at UW (University of Wisconsin)Même sujetGeography Education and PedagogyTravaux en français237 207