Notice bibliographique
Résumé
I read Dr Abbasi's recent From the Editor (JRSM 2007;100:205) with some interest, especially the reference to the late Dr Robert Volpe, a member of the Journal's Editorial Advisory Board, whom I knew when working at the Toronto General Hospital in the late 1950s and who died in April 2005. I believe that Fellows would be interested to know a little of the achievements of this long-standing member of the Advisory Board. He was an internationally renowned endocrinologist and researcher, the first to highlight the role of specialized cells of the immune system in thyroid disease, and was instrumental in establishing the Canadian Society of Endocrinology and Metabolism. In 1996 he gave the celebratory lecture commemorating the 200th anniversary of the birth of Robert Graves in Dublin. He was on the staff of several of Toronto's university hospitals as Professor of Medicine for many years. A Fellow of the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada for nearly 50 years, he was elected their Vice-President of Medicine, and in 2003 he was named an Officer of the Order of Canada, the country's highest honour for lifetime achievement. He was predeceased by his wife and survived by his four children.
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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 | 0,005 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,034 | 0,039 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,007 |
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 ».