A Day in the Life of Dr. Bean and How the NIH Is Wasting $20 Billion per Year
Notice bibliographique
Résumé
Interviewer: Good morning, Dr. Bean. Thank you for accepting this opportunity to be interviewed. Your comments will be very useful for the new generation of young and upcoming scientists. Given your very successful career, you likely have much to say and lots of advice to give. My objective this morning is to describe one of your typical days. I am sure it will be fun. Should we start? Dr. Bean: Yes, my pleasure. Please go ahead. Interviewer: My interview will be broken into blocks of 2 hours. So, let us start with the first 2 hours of your day. Dr. Bean: Sure, I get up at 6 AM. I first make coffee and eat my breakfast, which brings me to 6:30 AM; then I do my exercise on a treadmill I have at home, finishing at 7:30 AM. You see, at 62, I must do this, otherwise, who knows what might happen. Then, I walk to work and open my office at exactly 8 AM. Interviewer: Sounds great. I guess at this time you are well-rested, relaxed, and ready to go. Dr. Bean: Absolutely! This is the premium time of my day from 8 to 10 AM. And I have strict instructions to my secretary—never book any appointments in this time block. I want this time for myself, for the most challenging part of my job. Interviewer: And what is that? Dr. Bean: Writing grants. You see, now I am …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».