Learning to write like a scientist: Coauthoring as an enculturation task
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This multiple case study examined the coauthorship process in research laboratories of different university departments. The study focused on two cases comprising five writing teams, one in biochemistry and microbiology and four in earth and ocean sciences. The role of the research supervisor, the role of the student (graduate and postgraduate), the interaction of the supervisor and the student, the activities and processes inherent in the coauthorship process, and the student's beliefs, expertise, scientific writing, and entry into an academic discourse community were documented utilizing multiple sources of data and methods. Several activities and processes were found to be common across all coauthorship teams, including aspects of planning, drafting, and revising. Elements of scientific and writing expertise, facets of enculturation into scientific research and discourse communities, academic civility, and the dynamics of collaborative groups also were apparent. There was healthy tension and mutual respect in the research groups as they attempted to make sense of science, report their results clearly and persuasively, and share the responsibilities of expertise. The novice scientists came to appreciate that the writing, editing, and revising process influenced the quality of the science as well as the writing. © 2004 Wiley Periodicals, Inc. J Res Sci Teach 41: 637–668, 2004
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle