Giving Better Presentations: Small Tweaks for Big Impact
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of my presentation is to provide small suggestions to students from all disciplines to improve their next oral presentation. Depending on a student's faculty of study, they may never have to make an oral presentation. Throughout my career in sales, marketing and broadcasting, I have picked up small tricks around voice, non-verbal communication, room use and presentation aids. This short presentation aims to give students in faculties where presentation skills are not taught some tips to improve their next presentation. My desire is that students will take away at least one suggestions to try during their next presentation. In addition to my own lived experiences, my presentation utilizes secondary research to back-up my experience and bolster my key take-aways. My expertise has afforded me the opportunity to speak at conferences (3M Marketing Excellence Awards), compete in international business case competitions (John Molson Case Competition, Richard Peddie Case Competition), perform in radio broadcasting (with Central Ontario Broadcasting and Bell Media Radio) and has helped me achieve awards in the field (3M Marketing Excellence Award and Canadian Podcasting Awards, for example). Keywords: Microsoft Powerpoint, Presentation Skills, Verbal and Non-Verbal Presentations
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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 | 0,015 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,022 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,397 | 0,242 |
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 ».