Notice bibliographique
Résumé
Translational research is a new and important way of thinking about research. It is a major priority of the National Institutes of Health (NIH) in the United States. NIH has created the Clinical and Translational Science Awards to promote this priority. NIH has defined T1 and T2 phases of translational research in the medical field, in order to bring the benefits of scientific results into communities. Current discussions focus on clarifying the subsequent phases of translational research necessary to achieve the intended social impact of research. This article suggests that T3 translational research could aim at getting research out of the highly controlled environment of the academic health center and into the real world. Likewise, it suggests T4 translational research could aim at policy development through policy analysis and evaluation, cost-benefit analysis, and surveillance studies. Translational research has challenges beyond definitions. Translational research is incomplete at any level unless appropriate steps are taken to communicate the results to relevant stakeholders. It appears that communication is currently suboptimal at all levels of translation. Translational research also faced challenges in research funding and training of researchers. Translational thinking should be a key part of research policy and research practice at all levels.
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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 | 0,482 | 0,420 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,074 |
| Communication savante | 0,033 | 0,037 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,028 |
| Intégrité de la recherche | 0,028 | 0,038 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».