Long-term impact of intensive postgraduate laboratory training at the Cold Spring Harbor Neurobiology of <i>Drosophila</i> summer course
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Intensive postgraduate courses provide an opportunity for junior and senior level scientists to learn concepts and techniques that will advance their training and research programs. It is commonly assumed that short intensive courses have positive impacts within fields of research; however, these assumptions are rarely tested. Here we describe the framework of a long running postgraduate summer course at Cold Spring Harbor and attempt to quantify the impact made over its history. For over three decades, the Drosophila Neurobiology: Genes, Circuits & Behavior Summer Course at Cold Spring Harbor Laboratories (CSHL) has provided participants with intense instruction on a wide variety of topics and techniques in integrative neuroscience using Drosophila as a model organism. Students are introduced to the latest approaches for studying nervous system development, activity and connectivity, as well as complex behaviors and diseases. The course has a long history of successful alumni, many of whom describe participation in the course as foundational to their training. Student surveys of recent participants indicate a high level of satisfaction, improved career outcomes, and direct impact on publications. Analysis of student success reveals that over 64% of participants obtain independent faculty positions. Further, we describe ongoing efforts to enhance diversity and encourage access to scientific research at undergraduate-focused institutions. Together, our findings suggest that laboratory-intensive postgraduate courses provide a highly effective mechanism for scientific training that has lasting positive impacts on trainees.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».