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Enregistrement W2081863958 · doi:10.1118/1.4736172

WE-E-218-01: Writing and Reviewing Papers in Medical Physics

2012· article· en· W2081863958 sur OpenAlexaff
William R. Hendee, Patrick Slattery, D. W. O. Rogers, Andrew Karellas

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueAcademic Writing and Publishing
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisk formattingProcess (computing)ConstructiveMedical physicistComputer scienceEngineering ethicsPhysicsEngineeringMedical physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is an art to writing a scientific paper so that it communicates accurately, succinctly, and comprehensively. Developing this art comes with experience, and sharing that experience with younger physicists is an obligation of senior scientists, especially those with editorial responsibilities for the journal. In this workshop, the preparation of a scientific manuscript will be dissected so participants can appreciate how each part is developed and then assembled into a complete paper. Then the review process for the paper will be discussed, including how to examine a paper and write an insightful and constructive review. Finally, we will consider the challenge of accommodating the concerns and recommendations of a reviewer in preparing a revision of the paper. A second feature of the workshop will be a discussion of the process of electronic submission of a paper for consideration by Medical Physics. The web-based PeerX-Press engine for manuscript submission and management will be examined, with attention to special features such as epaps and line-referencing. Finally, new features of Medical Physics will be explained, such as Vision 20/20 manuscripts, Physics Letters and the standardized formatting of book reviews. LEARNING OBJECTIVES: 1. Improve the participants' abilities to write a scientific manuscript. 2. Understand the review process for Medical Physics manuscripts and how to participate in and benefit from it. 3. Appreciate the many features of the PeerX-Press electronic management process for Medical Physics manuscripts. 4. Develop a knowledge of new features of Medical Physics.

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)0,066
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,136
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,802

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0660,136
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0190,012
Science ouverte0,0050,010
Intégrité de la recherche0,0090,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2400,401

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeSans objet
DomainePrésentation des résultats
GenreMéthodes

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
Publié2012
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Résumé présentoui

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