The Dissertation as Multi-Genre: Many Readers, Many Readings
Notice bibliographique
Résumé
Since most academics have completed a dissertation, it is ironic that the genre is such an under-theorized, under-studied, and under-taught text (Rose & Mc- Clafferty, 2001; Lundell & Beach, 2002; Kamler & Thomson, 2006). Perhaps, like childbirth, it is best forgotten; more likely, as Bazerman’s comment above suggests, the linguistic and rhetorical complexities of the dissertation are simply inexpressible for most academics. Unfortunately, doctoral students are often in desperate need of help with their dissertations, and yet, when Kamler and Thomson (2006) searched the literature, they found a “relative scarcity of welltheorized material about doctoral supervision and writing” and remarked that “doctoral writing was a kind of present absence in the landscape of doctoral education. It was omething that everyone worried about, but about which there was too little systematic debate and discussion” (p. x). Our focus in this chapter is on the supervisory dyad and the collaborative relationship between doctoral students and their advisors. We see the dyad as a critical dynamic in the student’s apprenticeship in disciplinary consciousness, identity, and discourse, and we set out to discover what occurred in supervisory sessions, especially when writing was the topic.
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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 | 0,008 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,011 |
| Communication savante | 0,023 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,006 |
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 ».