Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study attempted to establish an image of a science writer based on a synthesis of writing theory, models, and research literature on academic writing in science and other disciplines and to contrast this image with an actual prototypical image of scientists as writers of science. The synthesis was used to develop a questionnaire to assess scientists' writing habits, beliefs, strategies, and perceptions about print‐based language. The questionnaire was administered to 17 scientists from science and applied science departments of a large Midwestern land grant university. Each respondent was interviewed following the completion of the questionnaire with a custom‐designed semistructured protocol to elaborate, probe, and extend their written responses. These data were analyzed in a stepwise fashion using the questionnaire responses to establish tentative assertions about the three major foci (type of writing done, criteria of good science writing, writing strategies used) and the interview responses to verify these assertions. Two illustrative cases (a very experienced, male physical scientist and a less experienced, female applied biological scientist) were used to highlight diversity in the sample. Generally, these 17 scientists are driven by the academy's priority of publishing their research results in refereed, peer‐reviewed journals. They write their research reports in isolation or as a member of a large research team, target their writing to a few journals that they also read regularly, use writing in their teaching and scholarship to inform and persuade science students and other scientists, but do little border crossing into other discourse communities. The prototypical science writer found in this study did not match the image based on a synthesis of the writing literature in that these scientists perceived writing as knowledge telling not knowledge building, their metacognition of written discourse was tacit, and they used a narrow array of genre, strategies, target audiences, and expectations for their writing. © 2002 Wiley Periodicals, Inc.Sci Ed86:672–692, 2002; Published online in Wiley InterScience (www.interscience.wiley.com). DOI 10.1002/sce.10042
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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 | 0,008 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,013 |
| Communication savante | 0,015 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».