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Enregistrement W2097334149 · doi:10.1177/0300985813519652

Commentary

2014· editorial· en· W2097334149 sur OpenAlexaff
Patricia V. Turner, Wanda M. Haschek, Brad Bolon, Kelly L. Diegel, M. Anthony Hayes, Beverly McEwen, Aaron M. Sargeant, Cheryl L. Scudamore, Margaret Stalker, Barbara von Beust, Lyn M. Wancket

Notice bibliographique

RevueVeterinary Pathology · 2014
Typeeditorial
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacillus and Francisella bacterial research
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedical educationVeterinary pathologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Veterinary pathologists working as toxicologic pathologists in academic settings fill many vital roles, such as diagnosticians, educators, and/or researchers. These individuals have spent years investigating pathology problems that mainly or exclusively focus on the reactions of cells, organs, or systems to toxic materials. Thus, academic toxicologic pathologists are uniquely suited both to help trainees understand toxicity as a cause of pathology responses and also to provide expert consultation on toxicologic pathology. Most toxicologic pathologists in academia are employed at colleges of medicine or veterinary medicine, even though specific toxicologic pathology faculty appointments are uncommon in Europe and North America. Academic toxicologic pathologists typically receive lower financial compensation than do toxicologic pathologists in industry, but academic positions generally provide alternative rewards, such as higher workplace autonomy and scheduling flexibility, professional enrichment through student interactions, and enhanced opportunities for collaborative research and advanced diagnostic investigations. Regular participation by academic toxicologic pathologists in professional training opportunities (eg, as pathology and toxicology instructors in medical and veterinary medical courses, graduate programs, and residencies) offers an important means of engendering interest and inspiring veterinarians to select toxicologic pathology and toxicology as their own areas of future expertise.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

En bref

Citations8
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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