MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2208366715

Editing an Electronic Book in Virtual Team: Our Journey

2011· article· en· W2208366715 sur OpenAlexaff
Madhumita Bhattacharya, Nada Mach, Mahnaz Moallem

Notice bibliographique

RevueE-Learn: World Conference on E-Learning in Corporate, Government, Healthcare, and Higher Education · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueTeam Dynamics and Performance
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnecdoteComputer scienceProcess (computing)Best practiceWorkflowSocial mediaWorld Wide WebTask (project management)Consistency (knowledge bases)MultimediaEngineeringManagementArtificial intelligencePolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reveals an in-depth exploration of the issues that arise while working on a multi-editor and multi-author book using electronic media for communication. It discusses every aspect of the process of editing a book from generating ideas to completing the task successfully. The process involves advertising, scheduling, creating an informative social networking site, maintaining quality and giving feedback. Project management skills are required to deal with a range of complex materials that presents challenges in comprehension, structure and consistency. Often, writers are so emotionally involved in their own work that they fill pages with great ideas but fail to express their true intent with the best choice of words. Working with internationally distributed team is challenging as well as motivating. This paper presents detailed anecdote of the process in developing personal connections among editors and with the chapter authors that made the group culture thrive.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,388
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueE-Learn: World Conference on E-Learning in Corporate, Government, Healthcare, and Higher EducationMême sujetTeam Dynamics and PerformanceTravaux en français237 207