Notice bibliographique
Résumé
The scholarship of integration is concerned with making connections across scientific disciplines, placing the work of individual investigators and their specialty fields into a larger context, and educating nonspecialists. The authors focus their comments on the biomedical sciences, but observe that closer integration of the biomedical and behavioral sciences will be particularly crucial to advance understanding of the human brain. They observe that as biomedical sciences become more technologically sophisticated, progress is increasingly dependent on sciences such as physics, chemistry, engineering, and related fields. However, the scholarship of integration has been slower than other forms of scholarship to gain acceptance as an integral activity of the professoriate. The isolation of disciplines from one another, particularly at large universities, and the perception of interdisciplinary work as risky and professionally unrewarding are among the forces that may discourage integrative scholarship. In addition, a troubling disconnect exists between the scientific community and the larger public in the understanding of science. Leaders in academic medicine and science must develop strategies to move interdisciplinary work from the margins into the mainstream of academia. Solutions that have been proposed include creating new research entities and funding mechanisms dedicated to interdisciplinary work; reinvigorating the integrative role of the physician-scientist; and training specialists in translational research. The scientific community must also work to develop more effective means of communicating the importance of its work to the public.
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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 | 0,022 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,052 |
| Communication savante | 0,033 | 0,052 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,013 |
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 ».