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Enregistrement W4280489284 · doi:10.1002/rth2.12721

The Journey to a Successful Illustrated Review

2022· review· en· W4280489284 sur OpenAlexaff
Sarah Nersesian, Michelle Sholzberg, Mary Cushman, Alisa S. Wolberg

Notice bibliographique

RevueResearch and Practice in Thrombosis and Haemostasis · 2022
Typereview
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAugmented Reality Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceStoryboardTheme (computing)StorytellingNoveltyGraphicsData scienceWorld Wide WebMultimediaNarrativePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Illustrated review articles, rooted in scientific rigor, are made up of "capsules" or panels of visuals that together provide an up-to-date overview of a topic. Illustrated reviews aim to provide a more accessible format than traditional written reviews to facilitate more effective knowledge translation and dissemination. However, the novelty of this format can dissuade prospective authors due to uncertainty and lack of comfort. To remedy this uncertainty, we have summarized the journey of developing an illustrated review, from identifying an appropriate topic to submitting the final manuscript for peer review. We highlight the importance of approaching an illustrated review from a storytelling perspective, and encouraging authors to keep their audience in mind when picking a theme or characters. We provide storyboard considerations and simplify graphic design principles to develop an outline and line draft for the illustrated review. We list programs available to authors to demystify creating attractive and engaging scientific visuals. Finally, we provide information on choosing colors or fonts and where to find copyright-free icons, graphics, illustrations, and pictures. This review provides prospective authors with the knowledge, tools, and resources to create an effective illustrated review article. If there is difficulty with the links embedded within the document please download the full PDF.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,515
Tête enseignante GPT0,554
Écart entre enseignants0,039 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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