Notice bibliographique
Résumé
The SRNT Trainee Network Spotlight highlights outstanding trainees in tobacco science, thereby providing visibility and networking opportunities. Please visit the Trainee Network’s website (www.srnt.org/mem_only/networks/trainee.cfm) to learn more about trainee webinars, the trainee mixer event at the annual meeting, and joining the network. ... Dr Mead completed her PhD in Public Health at the Bloomberg School of Public Health at Johns Hopkins University in 2014. She is currently a Post-Doctoral Fellow at the University of Maryland, Tobacco Center of Regulatory Science. Dr Mead’s recent accomplishments in tobacco science include publishing a study on the role of novel, theory-driven graphic warning labels in motivation to quit among low-income, urban smokers and receiving a distinguished Doctoral Research Award from the Bloomberg School of Public Health. Dr Mead became interested in tobacco science after observing significant tobacco-related disparities in a vulnerable, underserved population while working with small native communities in the Canadian Arctic. Her favorite parts of being an SRNT member include exposure to innovative research, exchange of ideas, and opportunities to participate in cutting edge workshops. Dr Mead’s future training goals include training in transdisciplinary tobacco regulatory science, developing expertise in the use of mobile health technology for research and interventions, and continuing work in tobacco disparities research using a culturally competent approach.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,694 | 0,439 |
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 ».