Conference to Journal Article Pipeline: Myth or Muscle?
Notice bibliographique
Résumé
One of the busiest times of the year for management-related conferences is upon us.As you book your travel arrangements and prepare for the meetings, you may be considering whether to develop your SoTL research and instructional innovations into journal submissions.In this editorial, we explore this process.We begin with a brief overview of helpful practices from literature, followed by some personal reflections.Next, we highlight some upcoming manuscript development opportunities at JME.Finally, we close with an introduction to the articles featured in this issue, including our first contribution to the Interviews section. Conference Paper to Journal ArticleAs Mainous and Saultz (2021, p. 750) note, "there are many benefits of attending scientific conferences" and presenters, for various reasons, may not always pursue an eventual publication of their submission.The limited studies on the topic indicate for some health sciences a 33% to 50% conversion rate of conference presentation to publication (Mainous & Saultz, 2021;Turale, 2015).The hope for this editorial is to provide some support for authors who wish to do so.As an aside, we were unable to find analogous data in management education and flag this as a research opportunity.
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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 | 0,084 | 0,342 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,027 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,136 | 0,052 |
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 ».