Review of "Detox Your Writing" and "Getting Published in Academic Journals"
Notice bibliographique
Résumé
In an era of increasing pressure to publish and complete doctoral degrees as quickly as possible, all while managing heavy administrative workloads, it likely comes as no surprise that do-it-yourself (DIY) doctoral supervision tools are becoming increasingly prolific (Kamler & Thomson, 2008). Perhaps these materials are a response to a growing friction between time needed and time available for doctoral supervision, as well as between the crucial place writing occupies in a doctoral researcher’s life and the often tacit nature of apprenticing to become an academic. As both a doctoral student and a writing coach that works with other doctoral students, I am keenly interested in resources that can support me in both roles. Recently I picked up two texts to aid me with navigating my first attempts at publishing an article and with facilitating a doctoral writing workshop: Thomson and Kamler (2016), Detox your writing, and Paltridge and Starfield’s (2016), Getting published in academic journals. Both texts are geared toward a doctoral audience, though master’s level students and supervisors may equally appreciate the texts for their practical strategies. The texts are complementary as well. Where Thomson and Kamler focus mostly on the journey toward producing a dissertation, Paltridge and Starfield pick up from there to discuss how and why to consider publishing articles from the dissertation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».