Notice bibliographique
Résumé
The author gives his personal views on his transition from medical school to graduate school. He notes that it has been relatively smooth and, overall, extremely positive. One major problem during his undergraduate research experience was that he never fully understood why he was doing what he was doing, i.e., the big picture was missing. This made him substantially less excited about his research and about research in general. Though initially intending to apply to M.D.-Ph.D. programs right out of college, this problem eventually led him to apply to M.D.-only programs because he could not answer the question of whether he was disinterested in his current research due to lack of understanding or disinterested in research in general. It is difficult to commit to an eight-year (or longer) program without fully knowing the answer to that question. Two and a half years later he feels the two preclinical years of medical school inadvertently provided that big picture view. Now when he picks up a random journal article, he has a much better sense of the importance of study and why the particular study was conducted, which has allowed him to focus on the scientific merit of an article rather than getting stuck on trying to figure out the introduction and background information.
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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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,033 |
| Communication savante | 0,013 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».