Academic Publishing 101: How to Share your Research with Wider Audiences, a graduate student organized session
Notice bibliographique
Résumé
Academic Publishing 101: How to Share your Research with Wider Audiences\nRationale: While writing your dissertation can sometimes seem like an isolating individual experience, sharing your work with broader audiences can be a way of affirming your relationships to a broader scholarly community as well as the broader public. In this session, we will discuss how to navigate the world of academic publishing—how to select publication forums that are a good fit with your research and how to shape your dissertation writing into scholarly publications and shorter journalistic pieces. This session will be interactive. It will feature a formal presentation as well as a question and answer period.\nSpeaker: Pauline Wakeham is an Associate Professor of Indigenous and Canadian literary and cultural studies. She is also currently the Graduate Development and Professionalization coordinator for the Department of English and Writing Studies at Western—a role in which she helps mentor graduate students in many aspects of professional development.\n*Please note this session will be recorded and posted on this page after the conference.
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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 | 0,010 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,002 |
| Communication savante | 0,014 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,329 | 0,256 |
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 ».