How to wreck your own presentation: Twelve tips to confuse an audience
Notice bibliographique
Résumé
Increasingly, professional foresters are expected to participate in communication and consultation processes to present specialised knowledge to non-foresters. However, forest management is increasingly complex; forestry is too important to be left in the hands of those who do not understand its intricacies. In this tongue-in-cheek paper, we provide professional foresters with twelve easy-to-use tips to ensure that presentations to non-foresters remain hermetic, confuse the public and preserve the exclusivity of our professional competence. Forging an unclear message, finding a bad title, and failing to adjust to listeners are just the first steps to success in boring an audience. Over-confidence in technical gadgets and an over-powering use of presentation backgrounds, fonts, and special effects will add to the confusion. Furthermore, efforts should be made to conceal the key message by hiding the big picture, maximizing the quantity of information, and using slides that no one will remember. Jargon is highly effective and should be used wherever possible. The speaker should treat the audience as an amorphous crowd, avoiding contact with individuals and dodging questions. We finally suggest using the last slide as an ultimate weapon to ensure that everyone leaves the room more confused than when they arrived. We hope that these simple tips will help professional foresters across Canada to make the most of opportunities for presentations, thereby reinforcing the correct role of the public in forestry. Key words: presentation, communication, public consultation
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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 | 0,012 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,056 | 0,040 |
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 ».