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Bioavailability of Macro and Micronutrients Across Global Topsoils: Main Drivers and Global Change Impacts
Get PDFUnderstanding the chemical composition of our planet's crust was one of the biggest questions of the 20th century. More than 100 years later, we are still far from understanding the global patterns in the bioavailability and spatial coupling of elements in topsoils worldwide, despite their importance for the productivity and functioning of terrestrial ecosystems. Here, we measured the bioavailability and coupling of thirteen macro- and micronutrients and phytotoxic elements in topsoils (3–8 cm) from a range of terrestrial ecosystems across all continents (∼10,000 observations) and in response to global change manipulations (∼5,000 observations). For this, we incubated between 1 and 4 pairs of anionic and cationic exchange membranes per site for a mean period of 53 days. The most bioavailable elements (Ca, Mg, and K) were also amongst the most abundant in the crust. Patterns of bioavailability were biome-dependent and controlled by soil properties such as pH, organic matter content and texture, plant cover, and climate. However, global change simulations resulted in important alterations in the bioavailability of elements. Elements were highly coupled, and coupling was predictable by the atomic properties of elements, particularly mass, mass to charge ratio, and second ionization energy. Deviations from the predictable coupling-atomic mass relationship were attributed to global change and agriculture. Our work illustrates the tight links between the bioavailability and coupling of topsoil elements and environmental context, human activities, and atomic properties of elements, thus deeply enhancing our integrated understanding of the biogeochemical connections that underlie the productivity and functioning of terrestrial ecosystems in a changing world
An examination of cloud computing adoption decisions: Rational choice or cognitive bias?
No full textCritical Analysis of a Pedagogical Paradigm Shift in Medical Residency in Québec
Get PDFMedical progress over the past two centuries essentially took place because medicine became increasingly grounded
in scientific research, reflecting reverence for rigour, rationality, scientific method, and evidence. In the early
20th century, the Flexner report (1910) led to this decisive momentum being driven even more rapidly.
Central to this history is the content of learning, but also the pedagogical framework of the training aimed at
the learning of that content. In the 21st century, the learning content of medical training is clearly on the side of
evidence and rigour. But what of the pedagogical framework of medical training and, in the case at hand, medical
residency?
In 2009, the University of Toronto piloted a pedagogical approach in medical residency developed by the Royal
College of Physicians and Surgeons of Canada (RCPSC) entitled Competence by Design (CBD).
CBD is a direct descendant of competency-based education (CBE), a pedagogical movement launched in the
United States in the wake of the Soviets’ Sputnik satellite, which was sent into orbit in 1957. Today, the CBE
trend is to be found in general education (elementary, secondary, and postsecondary), vocational education, and
medical education.
On what theoretical framework is the RCPSC’s CBE (CBD) based? Was this framework scientifically validated,
wholly or partially?
The following pages maintain that the RCPSC’s CBE did not follow an exemplary, rigorous process and is not
based on evidence from scientific research, in either general pedagogy or medical education. More specifically,
we assert that the Canadian and Québec medical world, in adopting the RCPSC’s CBE, has moved away from
the evidence, necessary rigour, and conscientious caution it usually shows with regard to medical innovations.
As we move forward in this text, we also briefly examine the effectiveness of CBE’s sometimes co-occurring
pedagogical methods that can also provide at least a partial alternative to traditional residency and CBE applied
to residency (e.g., technology-enhanced simulation, standardized patients, deliberate practice, mastery learning,
and competency-based progression)
Processus de recension systématique sur l'engagement de la personne étudiante dans l'apprentissage expérientiel dans un contexte d'enseignement supérieur à distance, 2000 - 2023
Get PDFDescription du processus de recension systématique réalisé à propos de l’engagement de la personne étudiante dans l’apprentissage expérientiel en enseignement supérieur à distance pour la période de 2000 et 2023
Automating lichen monitoring in ecological studies using instance segmentation of time-lapse images
Get PDFEarly Findings on an Experiment in Distance Education with High School Students
Get PDFRecent years have seen an important increase in distance education at K-12 levels. Our research is based on 22 interviews conducted with high school students enrolled in a distance education history course. Results show that some of them greatly missed social interactions and that their motivation and grades suffered from taking courses in that format. On the other hand, some students thrived in that setting and welcomed the increased autonomy and flexibility it provided. In a context where distance education is considered a viable option in an increasing number of cases for high school students, our results indicate that it is not suitable for all students and that some aspects of student support are central to fostering students’ engagement and achievement
Que dit la recherche des approches pour contrer l’isolement en FAD ?
Get PDFWhile student isolation was a major issue during the pandemic, a
systematic review of the literature conducted as part of the SSHRC’s
Knowledge Synthesis program allowed us to review the scientific
literature on support aimed at limiting the sense of isolation of
students in distance education (DE). This study was conducted on
scientific papers published between 2012 and 2022 and led to the
examination of 301 articles in French or in English. The analysis of
these publications highlights three main approaches to supporting
distance education students: the approach focused on developing
student autonomy and commitment; the approach focused on the
support of a teacher or mentor; and the approach focused on peer-to-peer interactions and collaborative work. In this paper, we propose to review each of these three approaches and to outline the strengths
and weaknesses that researchers have identified. We can then discuss
how they can be addressed to provide DE. Finally, we will conclude
with some possible directions for future researc
Le design inclusif comme levier à la formation destinée aux travailleurs ayant des limitations cognitives
Get PDFDe plus en plus d’entreprises canadiennes changent leur organisation du travail pour inclure les personnes atteintes de limitations cognitives (TLCs) dans leurs effectifs afin de réduire l’impact de la pénurie de main-d’œuvre qui sévit actuellement en Occident. Ces travailleurs ont cependant des besoins particuliers, notamment à ce qui a trait à la formation en milieu de travail. Cette recherche s’interroge sur les particularités du design pédagogique qui doivent être mis de l’avant lors de l’élaboration d’une formation pour les TLCs. En prenant une approche centrée sur l’utilisateur (CCU), une plateforme de formation a été élaboré pour une entreprise adaptée québécoise. En plus d’alimenter le peu de littérature scientifique dans le domaine, ce processus a permis de relever certaines recommandations pour les dirigeants qui souhaitent établir des formations en milieu de travail pour cette population
Détecter les médiations longitudinales à l'aide d'analyses transversales : une étude sur l'impact de la spécification de modèle sur la puissance statistique et le taux d'erreur de type I
Get PDFLe temps joue un rôle fondamental dans les processus de médiation, tels que les modèles de médiation par panel à décalage croisé (CLPM) et d'autres modèles longitudinaux. Lorsque cela est impossible, les chercheurs praticiens peuvent opter pour un modèle de médiation transversale (CSM), même s'il est statistiquement douteux de découvrir des phénomènes longitudinaux à l'aide de modèles transversaux. Cependant, peu d'études ont été menées pour déterminer leurs propriétés statistiques et leur comparabilité. Par conséquent, à l’aide de simulations de Monte-Carlo, cet article évalue l'erreur de type I, la puissance, le biais et l’accord entre le modèle CLPM et le modèle CSM dans le cadre d'un véritable modèle CLPM. Les effets indirects (αβ), les effets directs (γ), les trajectoires autorégressives (τ) et les tailles d'échantillon (n) ont été modifiés, ce qui a donné lieu à 97 scénarios différents (485 au total) répliqués 5 000 fois. Les résultats montrent que tous les modèles ont le taux d'erreur de type I attendu, à l'exception d'une triple interaction de τ×γ×α (et dans une moindre mesure avec β). S'ils sont tous élevés, il y a une forte probabilité d'effets indirects parasites dans la CSM. Lorsque les trajectoires autorégressives sont très faibles, la CSM manque de puissance, comme on peut s'y attendre. Dans d'autres cas, la puissance de la CSM est faible (50 %) à excellente (98,3 %), en raison d'un τ élevé et d'un αβ élevé. Des recommandations sont proposées pour l'utilisation de la CSM afin de mettre en évidence les effets indirects longitudinaux
Intelligence artificielle en éducation : Et si les machines ne partaient pas sur de bonnes bases ?
Get PDFÀ entendre certains discours politiques, médiatiques et sociaux sur l’intelligence artificielle (IA), ses applications et les potentialités à l’éducation seraient révolutionnaires : personnalisation de l’apprentissage, apprentissage adaptatif, soutien en tout temps, aide à l’évaluation, identification des apprenants à risque, etc. (Popenici & Kerr, 2017). Pour fonctionner, l’IA reposent sur la collecte et le traitement de données provenant des établissements d’enseignement. Cela occasionne assurément des enjeux éthiques (Sewlyn, 2022) à propos des informations personnelles ou comportementales des apprenants ou encore, celles liées aux pratiques d’enseignement (évaluation, rétroaction, etc.). L’identification des apprenants à risque et la personnalisation de l’apprentissage soulèvent plusieurs questions. Par exemple, comment s’assurer que les données utilisées soient probantes? Comment arrimer les modèles générés par l’IA avec les données disponibles et les modèles scientifiques déjà existants, notamment ceux appuyés sur les données probantes en éducation? Alors que l’on sait que les IA n’ont pas une compréhension physique du monde (Bengio, 2019), on peut se demander comment les arrimer avec les connaissances scientifiques des dernières décennies portant sur la persévérance et la réussite. Lors de cette présentation, nous proposons de partager une réflexion critique autour de ces questions à partir de nos trajectoires respectives de pédagogue et de chercheur en sciences de l’éducation