How it all began: from conception to birth to early adulthood
Notice bibliographique
Résumé
In honour of this 20th anniversary volume, Brian Johnston asked me—as the founding editor—to write something about the origins of the journal. I agreed, providing Mike Hayes and Alex Williamson would coauthor. As you will learn from the discussion below, both played a pivotal role in the journal's creation and with that came the birth of our enduring friendships. I know they both share my pride in what may well prove to be our most important professional accomplishment. First, it is important to know how each of them came to this stage, and introductions are in order because none of us are ‘household names,’ if ever we were. Alex Williamson is now happily retired, but in the early 90s she was the Publishing Director at the BMJ Publishing Group. Her duties included managing more than 20 medical specialty journals and commissioning new titles as the need arose. Fortunately for us, among several others she brought to the Publishing Group, she recognised the need for a journal addressing injuries. Alex read zoology and biochemistry at the University and, after a brief spell in R&D for a pharmaceutical company, started working her way up through various prestigious UK publishing houses. She now devotes her time to enjoying herself, occasionally caring for her two grandchildren, being Treasurer for Charcot-Marie-Tooth UK—a small medical charity—and serving on various lay medical research panels. Before his recent retirement, Mike Hayes spent 30 years as the head of research and development for the Child Accident Prevention Trust (CAPT) in the UK. The Trust was founded, in part, by the late Hugh Jackson, one of the first Honorary Editors of Injury Prevention . At the time, Mike's main responsibilities included oversight of all the technical aspects of CAPT's work and ensuring that what it said and did was up-to-date and …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».