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Enregistrement W2095424959 · doi:10.1080/10398560601123740

Mentoring Young Researchers: Can the Donald J Cohen Fellowships Model be Applicable and useful to Australasian Psychiatry?

2007· article· en· W2095424959 sur OpenAlexaff
Robert Adler, Andrés Martin, Chohye Park, Joseph M. Rey, Susan Tan

Notice bibliographique

RevueAustralasian Psychiatry · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMentoring and Academic Development
Établissements canadiensChild, Adolescent and Family Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommonwealthSession (web analytics)Government (linguistics)Presentation (obstetrics)Child and adolescent psychiatryMedical educationPsychologyLibrary scienceMedicinePolitical sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To describe the experience with the Donald J Cohen Fellowship program of the International Association for Child and Adolescent Psychiatry and Allied Professions (IACAPAP) and examine whether this model may be applied by the RANZCP to attract and support young researchers in Australasia. METHODS: The program at the September 2006 IACAPAP conference included 50 young researchers, 16 mentors and 8 'host fellows', and consisted of exclusive poster sessions, daily small-group mentoring meetings, oral presentation of selected papers, and a summary and feedback session. RESULTS: Informal feedback from mentors, mentees and conference organisers was very positive. CONCLUSIONS: A proposal about funding, participants and activities is presented. This suggests that a mentoring model similar to the Donald J Cohen Fellowship program can be easily conducted in Australasia. Implementing a program of this type would give College Fellows, the Australian Medical Council, the Commonwealth Government and other relevant organizations a clear message that the RANZCP is seriously committed to fostering and supporting research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,057
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,074
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil0,304

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0570,074
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,009
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineIncitatifs
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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