Global Health Training Programs: An Opportunity for a New Perspective
Notice bibliographique
Résumé
I belong to the Canadian Institutes of Health Research (CIHR) International Infectious Disease and Global Health Training Program (IID & GHTP). These are the program’s objectives (taken from: http://www.iidandghtp.com/iidghtp_program_objectives.html): 1) to equip trainees with the research, scientific knowledge, and skills to become outstanding researchers in infectious diseases and global health; 2) to create a novel and stimulating multidisciplinary and truly international research training environment that fosters creativity, opportunity, and innovation, and one that demands excellence; 3) to harness the unique opportunity offered by the critical mass of infectious diseases and global health infrastructure, research opportunities and outstanding scientists in the training of the next generation of infectious disease researchers; 4) to make available collaborative international research sites for the trainees’ primary research projects, sites for research practica and major course offerings; 5) to offer a shared learning environment, where trainees and mentors from all four of CIHR’s research pillars (clinical, social, basic, and epidemiology) and the four international training sites (Canada, Colombia, India, and Kenya) work cooperatively to explore issues of international infectious diseases and global health.
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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 | 0,012 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,018 |
| Communication savante | 0,020 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,003 |
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 ».