]> code.communitydata.science - opensym2017_postmortem.git/blobdiff - opensym2017_postmortem.Rmd
cleaned up language
[opensym2017_postmortem.git] / opensym2017_postmortem.Rmd
index b3296f0a98b10dbcba1d4444325caf527ed68bb7..a1203eb671eea610c3b2bb02f589e8bc8fb52e30 100644 (file)
@@ -86,7 +86,7 @@ Along with [Claudia Müller-Birn](https://www.clmb.de/) from the [Freie Universt
 In OpenSym 2017, we made several changes to the way the conference has been run:
 
 * In previous years, OpenSym had tracks on topics like free/open source software, wikis, open innovation, open education, and so on. In 2017, **we used a single track model**.
-* Because we eliminated tracks, we also eliminated track-level chairs. Instead, **we appointed a series of Associate Chairs or ACs**.
+* Because we eliminated tracks, we also eliminated track-level chairs. Instead, **we appointed Associate Chairs or ACs**.
 * **We eliminated page limits and the distinction between full papers and notes**.
 * **We allowed authors to write rebuttals before reviews were finalized.** Reviewers and ACs were allowed to modify their reviews and decisions based on rebuttals.
 * To assist in assigning papers to ACs and to reviewers, **we made extensive use of bidding**. This means we had to recruit the pool of reviewers before papers were submitted.
@@ -234,5 +234,5 @@ Finally, it's also been announced that [OpenSym 2018 will be in Paris on August
 
 # This Analysis
 
-OpenSym used the gratis version of [EasyChair](https://www.easychair.org/) to manage the conference which doesn't allow chairs to export data. As a result, data used in this this postmortem was scraped from EasyChair using two Python scripts. Numbers and graphs were created using a [knitr](https://yihui.name/knitr/) file that combines R visualization and analysis code and markdown. I've made all the code I used to produce this analysis available in [this git repository](FIXME). I hope someone else finds it useful. Because the data contains sensitive information on the review process, I'm not going to publish the data.
+OpenSym used the gratis version of [EasyChair](https://www.easychair.org/) to manage the conference which doesn't allow chairs to export data. As a result, data used in this this postmortem was scraped from EasyChair using two Python scripts. Numbers and graphs were created using a [knitr](https://yihui.name/knitr/) file that combines R visualization and analysis code and markdown. I've made all the code I used to produce this analysis available in [this git repository](https://code.communitydata.cc/opensym2017_postmortem.git). I hope someone else finds it useful. Because the data contains sensitive information on the review process, I'm not going to publish the data.
 

Community Data Science Collective || Want to submit a patch?