Education and Training for Radiation Scientists: Radiation Research Program and American Society of Therapeutic Radiology and Oncology Workshop, Bethesda, Maryland, May 12–14, 2003
Notice bibliographique
Résumé
Coleman, C. N., Stone, H. B., Alexander, G. A., Barcellos-Hoff, M. H., Bedford, J. S., Bristow, R. G., Dynlacht, J. R., Fuks, Z., Gorelic, L. S., Hill, R. P., Joiner, M. C., Liu, F-F., McBride, W. H., McKenna, W. G., Powell, S. N., Robbins, M. E. C., Rockwell, S., Schiff, P. B., Shaw, E. G., Siemann, D. W., Travis, E. L., Wallner, P. E., Wong, R. S. L. and Zeman, E. M. Education and Training for Radiation Scientists: Radiation Research Program and American Society of Therapeutic Radiology and Oncology Workshop, Bethesda, Maryland, May 12–14, 2003. Radiat. Res. 160, 729–737 (2003).Current and potential shortfalls in the number of radiation scientists stand in sharp contrast to the emerging scientific opportunities and the need for new knowledge to address issues of cancer survivorship and radiological and nuclear terrorism. In response to these challenges, workshops organized by the Radiation Research Program (RRP), National Cancer Institute (NCI) (Radiat. Res. 157, 204–223, 2002; Radiat. Res. 159, 812–834, 2003), and National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID) (Nature, 421, 787, 2003) have engaged experts from a range of federal agencies, academia and industry. This workshop, Education and Training for Radiation Scientists, addressed the need to establish a sustainable pool of expertise and talent for a wide range of activities and careers related to radiation biology, oncology and epidemiology. Although fundamental radiation chemistry and physics are also critical to radiation sciences, this workshop did not address workforce needs in these areas. The recommendations include: (1) Establish a National Council of Radiation Sciences to develop a strategy for increasing the number of radiation scientists. The strategy includes NIH training grants, interagency cooperation, interinstitutional collaboration among universities, and active involvement of all stakeholders. (2) Create new and expanded training programs with sustained funding. These may take the form of regional Centers of Excellence for Radiation Sciences. (3) Continue and broaden educational efforts of the American Society for Therapeutic Radiology and Oncology (ASTRO), the American Association for Cancer Research (AACR), the Radiological Society of North America (RSNA), and the Radiation Research Society (RRS). (4) Foster education and training in the radiation sciences for the range of career opportunities including radiation oncology, radiation biology, radiation epidemiology, radiation safety, health/government policy, and industrial research. (5) Educate other scientists and the general public on the quantitative, basic, molecular, translational and applied aspects of radiation sciences.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,146 | 0,096 |
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 ».