The making of a physician-scientist--the process has a pattern: lessons from the lives of Nobel laureates in medicine and physiology
Notice bibliographique
Résumé
Physician-scientists are catalysts of translational research. With one foot in the practice of medicine and the other in research and discovery, they are uniquely positioned to bridge the gap between laboratory and bedside. In so doing, they enhance patient care, improve medical education, and increase the prosperity of the biomedical enterprise. Although, science has never been more accessible and directly applicable to human health, there is a paradoxical scarcity of physician-scientists. Causes of this shortage include prolonged training and the associated debt-load, the corporatization of medicine, inadequate research funding, and the complexity of a dual career. While striving to reduce these obstacles, we should inspire the next generation by celebrating the physician-scientist career track as one of Medicine's most rewarding. To this end, life lessons from five groups of Nobel laureates in medicine and physiology have been distilled, revealing the essence of the practices and philosophies that allowed these 'ordinary' people to achieve the extraordinary. The common threads in their stories guide young physician-scientists to seek out training and employment where a culture of research is embraced, to find a dedicated mentor who will help identify worthy research questions and guide their career, and to establish research partnerships which offer creative synergy and buffer the frustrations that accompany research. Further inspiration comes from those great researchers whose contributions shaped Medicine but did not lead to the Prize.
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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 | 0,037 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,084 |
| Communication savante | 0,031 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,033 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».