MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2049046549 · doi:10.1177/1075547006298251

Poster Presentations as a Genre in Knowledge Communication: A Case Study of Forms, Norms, and Values

2007· article· en· W2049046549 sur OpenAlexaff
Anu MacIntosh‐Murray

Notice bibliographique

RevueScience Communication · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueAcademic Writing and Publishing
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisk formattingPresentation (obstetrics)Competence (human resources)PrestigeSocial mediaCurrencyAffect (linguistics)Computer sciencePsychologyMultimediaWorld Wide WebSocial psychologyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Learning to communicate research well through posters involves far more than formatting issues such as font size. The conventions of poster presentations as social practices are part of academic apprenticeship in many health disciplines. This case study examines doctoral students’ poster presentations as a research-process genre. The article maps genre knowledge required of novice researchers: poster form, creation processes, presentation practices, and underlying values. Complexity arises from the multiple roles that posters must fulfill, combined with formatting restrictions, the nature of audience interaction, and prestige issues. Posters are often considered as second class compared to oral presentations, perhaps unfairly. The reuse of posters raises questions about publication as academic currency and appropriate knowledge-exchange practices. Poster presentations are evolving with digital media, which may affect competence development in this multimodal form of research communication. Future research should consider how posters’ technology-influenced evolution affects interaction, communicative purposes, and the texts themselves.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0170,012
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,295 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations56
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScience CommunicationMême sujetAcademic Writing and PublishingTravaux en français237 207