Sharing Tacit Knowledge of Academic Publishing: How to Respond to Reviewer Comments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Navigating academic publishing is trying and complicated for both junior and established scholars. Some of the demands from the process come from the hidden curriculum within academic culture which is exacerbated by the tacit knowledge that only some folks possess. In this editorial, I explain some of my personal struggles with academic publishing as a First in the Family (FiF)/First Generation Student (FGS). I utilize my understanding as a way to frame an issue within academic publishing that I have personally experienced and observed in my CJNSE editorship: responding to reviewer comments. I then outline the components academic authors must include when replying to their peers’ assessments of their manuscripts, and provide an example of a method of how to do so. Fittingly, the work of the authors, Review Mentors (graduate student peer mentors), and Senior Review Editors (PhDs with publishing experience) in this issue highlights the mentoring qualities of CJNSE and how tacit knowledge can be shared in this publishing environment. The topics discussed in this issue include the shortcomings within English language learning courses for immigrants and refugees to Canada (Lam); the different qualities and emotional intelligence required of department chairs (Cowley); the need for curricula change to include death, dying, and grief in elementary curricula (Durant); querying the principalship as a democratic process (Kendrick); questioning the idea of universal values for education policy educators (Hankey); the tensions between Deweyan and Confucian educational philosophies in English language learning in China (Peng); the factors that mediate a language teacher's corrective feedback decision (Chen); the factors that affect an individual’s likelihood of reporting sexual assault on a post-secondary campus (MacKenzie); the ways in which washback and curriculum agreement are interconnected methods of classroom instruction (Sultana); the limitations and utility of Kimberly Maich & Carmen Hall’s “Autism Spectrum Disorder in the Ontario Context: An Introduction,” and explaining the importance of Jen Gilbert’s “Sexuality in School: The Limits of Education” to educators, particularly those in Canada (Virani-Murji).
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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 | 0,182 | 0,737 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,012 |
| Communication savante | 0,024 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,009 |
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 ».