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Enregistrement W3216388417 · doi:10.21125/iceri.2021.1918

REFERENCING IN CROATIAN SCIENCE AND HIGHER EDUCATION

2021· article· en· W3216388417 sur OpenAlexaboutno aff
Valentina Vlah, Tedo Vrbanec

Notice bibliographique

RevueICERI proceedings · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Teaching and Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCroatianComputer scienceLinguisticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Referencing refers to any form of citing a source in a document. References can be detailed or non-detailed. The sources to which the references refer can be diverse, and regardless of the types, they can be in analogue or digital form. Anonymous sources are undesirable and should be avoided as much as possible. This means putting more effort into searching for alternative sources and finding relevant ones, with a preference for the primary ones. If the author does not state the source from which he took some information, then it is assumed that it is the author's original work, and if it is not already taken from an unlisted source, then we are talking about plagiarism and its possible consequences and sanctions. Referencing is necessary not only when using other author's texts, but also when using their tables, graphs, figures, diagrams, etc., anything that is not the result of the author's work. Many styles are used for reference, but most of them can be grouped into three main types: text referencing, footnote referencing, and numerical referencing. The most famous styles are Harvard, American Psychological Association (APA), Modern Language Association (MLA), Vancouver, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), Oxford, and Chicago. Regardless of what type and style of referencing are used, it is important to be clear about what is taken from external sources and what is the author’s original contribution.Referencing is often a tedious process, requiring a lot of time and the necessary consistency of using the same style within a single document, so the software can help us greatly in this task. This article presents some commonly used reference management programs. Three studies were conducted, the results of which are presented in the article. The first is a study on the use of reference styles of Croatian scientific and professional journals available through Hrčak - Portal of scientific journals of Croatia, using their instructions for authors. The second research is the analysis of instructions for students of faculties and departments of Croatian universities. The third survey was conducted through a questionnaire completed by one hundred students, which provided insight into their knowledge and practice of using reference styles and accompanying software.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,011
Études des sciences et des technologies0,0100,012
Communication savante0,0120,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,338 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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