Notice bibliographique
Résumé
The following is adapted from a talk given by the author, a former member of the National Council of the American Federation for Medical Research, at the Heart Failure Society of America Annual Scientific Meeting, Toronto, Ontario, Canada, on September 23, 2008. The issue I would like to address has to do with what many of us perceive to be a slow progress in research leading to the development of new therapeutic agents for heart failure. I would argue that our academic paradigm, with its focus on assessing the individual accomplishments of faculty members rather than on facilitating progress by the research community as a whole, is an impediment to progress. I would like to begin my argument using, as an allegorical example, a story about a basketball team. The owner of a basketball team wanted to devise an incentive plan to improve his team's performance. He reasoned that team performance was the sum of the performances of the individual players, and that the key, therefore, was to maximize the productivity of each individual. He reasoned further that, because basketball games are won by scoring more points than one's opponent, the appropriate incentive plan would be one in which each player would be paid in direct proportion to the number of points he scored. The plan was put into practice. As predicted, players became proficient at the skills they needed to score points. Shooting was central, and players put a huge amount of effort into this particular aspect of the game. But one had to have the ball and get open before one could shoot, the players also worked on rebounding, stealing the ball, and ball handling. Those with the greatest combination of talent and personal motivation became the highest scorers and were the most highly rewarded. Most people looked …
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».