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Enregistrement W2599222526 · doi:10.1371/journal.pcbi.1005373

Ten simple rules for short and swift presentations

2017· editorial· en· W2599222526 sur OpenAlexaff
Christopher J. Lortie

Notice bibliographique

RevuePLoS Computational Biology · 2017
Typeeditorial
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFocus Groups and Qualitative Methods
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSwiftSimple (philosophy)Computer scienceComputational biologyBiologyProgramming languagePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scientific communication is an independent research domain and has become a fundamental component of most scientific discourse and all public outreach.It now comprises a set of critical activities for many research programs [1,2], including those that directly influence global and human health [3].Scientific communication has evolved because it does not have to happen only at the final stages of a research endeavor but can be used to engage the public to fund the research (https://scifundchallenge.org), participate in the data collection (http://www. audubon.org/conservation/science/christmas-bird-count),share or crowd source the code and analyses (https://github.com),and process the evidence (https://www.zooniverse.org).Unfortunately, scientific progress in some fields such as climate change has outpaced our capacity to effectively communicate and contextualize findings for the public [4].To mitigate this shortcoming, resources specific to scientists have been developed [5][6][7][8].Boot-camp training workshops are now also offered (i.e., American Institute of Biological Sciences [AIBS]), and discussion of how academics use brief communications, such as social media tools, is present within the primary research literature [9][10][11].An interesting related opportunity has emerged that, in some respects, bridges the gap between lengthy, detailed presentations of scientific findings and "sound bites" such as headlines or short press releases appropriate for media reporting: very short, swift presentations.Admittedly, these talks are in essence sound bites, too, but with more depth and thus requiring special consideration in terms of how to best leverage their potential [12].These shorter presentations are commonly directed both to peers at scientific conferences and to the general public at in-person events and online.This format is particularly suited to online dissemination and sharing through YouTube, with most major scientific institutions and organizations administering channels of curated content.Many major scientific conventions include offerings of rapid-fire format talks-at first to communicate meta-science but now also to share primary research findings.The specific guidelines vary, but the slide deck is often limited by a set number of slides, or the presentation is limited by very strict, short time constraints (such as found with lightning talks).In addition, the slides can be set to rapidly autoadvance, for instance, with PechaKucha presentations.These presentation formats are also organized into open, public series and feature involvement from experts in many disciplines on numerous topics, including science.Succinct prose is thus a critical element in communicating science using these presentation formats.On a cautionary note, reducing much longer talks to these shorter formats is likely not the most effective strategy because shorter total presentation times coupled with rapid pacing can dramatically influence the scope and depth of the material.Best practices for scientific communication certainly apply to these talks, but specific strategies are nonetheless needed.For instance, as a general rule-of-thumb, talks prepared for a more general public audience should emphasize the

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)0,059
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,227
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,941
Score d'incertitude au seuil0,323

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0590,227
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0090,008
Communication savante0,0280,031
Science ouverte0,0060,014
Intégrité de la recherche0,0130,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0970,103

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,364 · 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
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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