Notice bibliographique
Résumé
After 58 years in science, mostly in pharmacology, one gains perspective. Mine is that there have been important changes over this time, some good and some questionable. In this commentary, I try to reveal how I got to this stage, partially explaining my biases, and possibly helping others learn from my experiences including mistakes. Changing from seeking an M.D. to cellular biology and then to pharmacology early in my career were the best moves I made. The next best move was migration to Canada, away from the McCarthy-McCarran hysteria. Arriving at a time after the end of World War II when science in Canada was expanding was very good luck. I had an excellent opportunity to enjoy both the administration (as Chair of the first independent Department of Pharmacology at the University of Alberta) and the practice of pharmacology (as a practitioner of research on smooth muscle in health and disease). For me, the practice of research has always won over administration when a choice had to be made. Early on, I began to ask questions about educational practices and tried to evaluate them. This led me to initiate changes in laboratories and to seek nondidactic educational approaches such as problem-based learning. I also developed questions about the practice of anonymous peer review. After moving to McMaster in 1975, I was compelled to find a solution for a failed "Pharmacology Program" and eventually developed the first "Smooth Muscle Research Program". Although that was a good solution for the research component, it did not solve the educational needs. This led to the development of "therapeutic problems", which were used to help McMaster medical students educate themselves about applied pharmacology. Now these problems are being used to educate pharmacology honours and graduate students at the University of Alberta. The best part of all these activities is the colleagues and friends that I have interacted with and learned from over the years, and the realization that many of them have collaborated with me again in this volume.
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 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 | 0,042 | 0,131 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,037 |
| Communication savante | 0,015 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,062 | 0,108 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».