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Enregistrement W2910664790 · doi:10.1016/j.neuron.2020.03.015

Effective Self-Management for Early Career Researchers in the Natural and Life Sciences

2020· article· en· W2910664790 sur OpenAlexaff
Natalia Bielczyk, Ayaka Ando, AmanPreet Badhwar, Chiara Caldinelli, Mengxia Gao, Amelie Haugg, Leanna M. Hernandez, Kaori Ito, Dan Kessler, Dan Lurie, Meena M. Makary, Aki Nikolaidis, Michele Veldsman, Christopher Allen, Adriana Bankston, Katherine L. Bottenhorn, Ricarda Braukmann, Vince D. Calhoun, Veronika Cheplygina, Catarina Costa Boffino, Ece Ercan, Karolina Finc, Heidi Foo, Ali Khatibi, Christian La, David M. A. Mehler, Sridar Narayanan, Russell A. Poldrack, Pradeep Reddy Raamana, Taylor Salo, Claire Godard‐Sebillotte, Lucina Q. Uddin, Davide Valeriani, Sofie L. Valk, Courtney C. Walton, Phillip G. D. Ward, Julio A. Yanes, Xinqi Zhou

Notice bibliographique

RevueNeuron · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth and Medical Research Impacts
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and HospitalBaycrest HospitalUniversité de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of Mental HealthNational Institutes of Health
Mots-clésNatural (archaeology)Career managementPsychologyCareer developmentKey (lock)Medical educationPublic relationsSocial psychologyMedicinePolitical scienceComputer scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,725
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,204
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations29
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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