Foreword [to the Special Issue: Doctoral Seminar 2017 – An International Journey]
Notice bibliographique
Résumé
[Extract:] Welcome readers to the Emerging Perspectives Special Issue on the International Doctoral Seminar. The International Doctoral Seminar (IDS) is a collaborative project involving three universities, one each in Australia (Queensland University of Technology—QUT), Canada (University of Calgary—UC), and China (Beijing Normal University—BNU). This Special Issue idea began serendipitously on a beautiful evening in Brisbane after a meal of delicious Vietnamese and Chinese food, shared amongst the doctoral seminar participants during the 2017 cycle, at which I was a student participant. We were standing outside the restaurant chatting and saying goodnight when one of the faculty mentors and one of the student participants approached me. They told me that they had been discussing publishing opportunities for international graduate students. The faculty mentor knew I was one of the editors of EPIGREP and exclaimed, “wouldn’t it be neat to publish a Special Issue of our IDS 2017 experience?” We continued to talk about the possibility and let it sit. The next day, we headed to a market and beach. While we were loading the bus, the faculty mentor asked me to pick up the microphone and introduce EPIGREP to everyone, where I asked if they would be interested in collaborating for a Special Issue. Thinking back, the ride was bumpy, and I had to think organically to represent our journal positively. There were some questions and excitement in the air, despite it being a long and somewhat tiring day already.
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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 | 0,003 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,014 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,352 | 0,322 |
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 ».