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Enregistrement W2524896118 · doi:10.1002/lob.10140

Annals of Mentorship: A Memoir of Sifford Pearre, Jr.

2016· article· en· W2524896118 sur OpenAlexaboutno aff
Anya M. Waite

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography Bulletin · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Bioinformatics, and Biomedical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnnalsCLARITYMemoirMentorshipMainstreamHistoryMedia studiesSociologyLawClassicsArt historyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sifford Pearre was a gentleman scientist, marine biologist, and oceanographer who was educated at the University of Virginia and at Dalhousie's then Institute of Oceanography (PhD 1970). He was an Adjunct Professor at Dalhousie University until shortly before he died in 2015. Sifford was uninterested in fashions or trends, instead holding a steady intellectual course against adversaries illogical or mundane. Because of this he remained steadfastly outside the mainstream, following his own paths. One did not always cross these paths, but they were rewarding. A few years ago I discovered several focused, single-author papers on the fascinating marine arrow-worms (Chaetognaths) from the 1970s and 1980s, which fortuitously helped me understand some of the complex ecology in my own study region, the Indian Ocean. At a time when single-authored papers were going out of fashion, with Big Data and complex international collaborations, these papers struck me as deeply wise, with their straight clarity and focus. As I grew into my science career, Sifford became a sounding board where I could talk over my thoughts and my thinking, walking with him through the ups and downs of my experience. These conversations always validated the importance of rational discourse and ethical thinking against a backdrop of what was, to me, a difficult scientific world, where the best minds did not always shine, and the truth often took time to surface. I recall one international conference when I was scheduled at the same time as a big star, and I faced a total audience of four. I looked up and saw that one of them was Sifford, sitting at the back, smiling and taking notes. I had a surge of gratefulness at what was clearly an act of kindness, but also suddenly realized I was to be held to his canon. His presence was a reminder that numbers in the audience would wax and wane, trends came and went, but good science conversation had its own importance, holding us to a standard of discourse that was more mature. It is this simple, open engagement with the ideas and minds of other investigators—particularly young investigators—which is so powerful. It harkens us back to the early roots of modern scientific discussion in the 15th−16th centuries, the Republic of Letters, and eventually, the Enlightenment. But as our lives become busier, every face-to-face meeting with a student or post-doc competes against a battery of emails, texts and commitments. Sifford's quiet focus reminds us that our engagement in the science community starts with a direct conversation, and that as experienced scientists, this conversation is ours to initiate. In times where the very function of science is being questioned by extremist populism, this conversation has never been more important. Anya M. Waite, anya.waite@awi.de

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0160,014
Communication savante0,0220,016
Science ouverte0,0040,009
Intégrité de la recherche0,0120,033
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,006

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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