Scientific Overview on CSCI-CITAC Annual General Meeting and 2016 Young Investigators' Forum
Notice bibliographique
Résumé
The 2016 Annual General Meeting of the Canadian Society of Clinician Investigators (CSCI) and Clinician Investigator Trainee Association of Canada/Association des Cliniciens-Chercheurs en Formation du Canada (CITAC/ACCFC) was a national conference held in Toronto November 21-23, 2016, in conjunction with The University of Toronto Clinician Investigator Program Research Day. The theme for this year's meeting was "Mapping Your Career as a Clinician-Scientist"; emphasizing essential skills for developing a fruitful career as clinician-scientist. The meeting featured an opening presentation by Dr. Alan Underhill, Dr. Nicola Jones and Alexandra Kuzyk. The keynote speakers were Dr. Nada Jabado (McGill University), who discussed the association between cancer and histones, Dr. Norman Rosenblum (University of Toronto), who addressed the career path and the "calling" of the Clinician Scientist, Dr. Martin Schmeing (McGill University), who was the 2016 Joe Doupe Award recipient, and Dr. Linda Rabeneck (Cancer Care Ontario and University of Toronto), who received the Friends of CIHR lectureship. The workshops, focusing on career development for clinician scientists, were hosted by Drs. Alan Underhill, Nicola Jones, Lynn Raymond, Michael Schlossmacher and Norman Rosenblum, as well as University of Toronto communication specialists, Caitlin Johannesson and Suzanne Gold. In addition, the Young Investigators' Forum included presentations from clinician investigator trainees from across the country. The research topics were diverse and comprehensive: from basic sciences to clinical practice; from epidemiology to medical engineering. All scientific abstracts are summarized in this review. Over 70 abstracts were showcased at this year's meeting during two poster sessions, with six outstanding abstracts selected for oral presentations during the President's Forum.
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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 | 0,003 | 0,019 |
| 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 | 0,001 | 0,027 |
| 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 ».