Work in progress: The impact of using LATEX for academic writing: A Peruvian engineering students' perspective
Notice bibliographique
Résumé
This study shows the benefits of using the typesetting software LATEX in research courses of two engineering programs from the Sciences and Humanities University (UCH) in Lima, Peru. In several universities worldwide, this software is used to write diverse types of academic documents (e.g., theses, scientific papers and books). Some of the many advantages of LATEX is the easiness of writing mathematical equations and also dealing with different citation styles such as APA, IEEE and Vancouver. Moreover, the documents produced with this software possess an impeccable professional layout. Thus, during the second semester of the year 2019 and the first semester of the year 2020, a group of systems and electronic engineering students from research courses at the UCH were introduced to LATEX and were surveyed to find out their perspectives with regards to the use of this software. By means of a self-administered questionnaire, a general consensus could be seen among the students that LATEX is far better to write academic documents than other typesetting software. Hence, starting the second semester of 2020 we have encouraged its use in other research courses and suggested as well to the head of the engineering department at the UCH to make use of this tool a compulsory one in all such courses.
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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 | 0,011 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,015 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».