Notice bibliographique
Résumé
Apresenta-se um estudo quantitativo dos formatos de exibição usados em apresentações PowerPoint. O estudo é baseado numa amostra aleatória de 100 apresentações disponíveis na Internet e considera o uso de texto, gráficos e figuras pelos autores, em relação com o conteúdo e o propósito da apresentação. Os autores utilizam massivamente o texto, quer discursivo ou, em 86 % dos casos, listas com marcas. São concebidas usando sobretudo as fontes por defeito, frequentemente em tamanhos ou muito pequenos ou muito grandes e muito poucas cores. Gráficos e tabelas constituem apenas 4 a 5 % do total de páginas, sobretudo em apresentações científicas ou técnicas ; estas últimas são utilizadas por um maior número de autores. Reproduções fotográficas de objectos ou lugares estão surpreendentemente limitadas a menos de 20 % das apresentações e 4 % do número total de páginas, mas constituem 26 % das páginas quando usadas, indicando assim um tipo especializado. Esquematizações são muito mais frequentes, e quase metade dos apresentadores usam elementos ornamentais tais como o Clip Art. A análise de imagens parece ser uma técnica interessante na tentativa de caracterização de tipos de apresentações.
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 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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,078 | 0,018 |
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 ».