Scientific overview: CSCI-CITAC Annual General Meeting and Young Investigators' Forum 2014
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian Society of Clinician Investigators (CSCI) and Clinical Investigator Trainee Association of Canada/Association des cliniciens-chercheurs en formation du Canada (CITAC/ACCFC) annual general meeting (AGM) was held in Toronto during November 21-24, 2015 for the first time in conjunction with the University of Toronto Clinician-Investigator Program Research Day. The overall theme for this year's meeting was the role of mentorship in career development, with presentations from Dr. Chaim Bell (University of Toronto), Dr. Shurjeel Choudhri (Bayer Healthcare), Dr. Ken Croitoru (University of Toronto), Dr. Astrid Guttman (University of Toronto), Dr. Prabhat Jha (University of Toronto) and Dr. Sheila Singh (McMaster University). The keynote speakers of the 2014 AGM included Dr. Qutayba Hamid, who was presented with the Distinguished Scientist Award, Dr. Ravi Retnakaran, who was presented with the Joe Doupe Award, and Dr. Lorne Babiuk, who was the CSCI-RCPSC Henry Friesen Award winner. The highlight of the conference was, once again, the outstanding scientific presentations from the numerous clinician investigator (CI) trainees from across the country who presented at the Young Investigators' Forum. Their research topics spanned the diverse fields of science and medicine, ranging from basic science to cutting-edge translational research, and their work has been summarized in this review. Over 120 abstracts were presented at this year's meeting. This work was presented during two poster sessions, with the six most outstanding submitted abstracts presented in the form of oral presentations during the President's Forum.
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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 | 0,018 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,100 | 0,081 |
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 ».