JS-CC: CONTROVERSIES IN ACADEMIA MINI-DEBATES
Notice bibliographique
Résumé
Organized by the ISH Communications Committee, this session will feature two mini-debates focused on emerging controversies in academic/biomedical research. Our first debate will focus on the role of social media in an academic career and how this should be assessed in performance reviews. Dr. Anastasia Mihailidou (Australia) will argue the Pro perspective and Dr. Erika Jones (South Africa) will argue the Con. The second debate will focus on the increasing use of pre-prints in dissemination of research. Dr. Dylan Burger (Canada) will argue the Pro perspective while Dr. Swapnil Hiremath (Canada) will argue the Con. The session will emphasize effective communication in discussing these controversies and will feature a TED-style format and a more relaxed atmosphere than conventional debates. It will also include members of the Communications Committee as Panel discussants
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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 | 0,067 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,006 |
| Communication savante | 0,023 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,026 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,075 | 0,024 |
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 ».