Driving Medical Innovation Through Interdisciplinarity: Unique Opportunities and Challenges
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Funding Information: Funding agencies have traditionally rewarded independent scientists proposing research in their field of expertise rather than teams of researchers offering to conduct interdisciplinary projects. Over time, complex problems such as climate change led to increased funding for inter-or multidisciplinary research teams. Some researchers have argued that efforts to make research funding contingent on inclusion of interdisciplinarity leads to inefficiency (7). How successful such interdisciplinary focused funding approaches are remains unclear: the US National Institutes of Health (NIH) reports slightly better outcomes for funding fostering interdisciplinary funded programmes vs. conventional, projects of independent research, whereas the opposite is true for the European Research Council (ERC) (18). Funding for collaborative projects are increasingly available and are internationally well supported. For example, the European Framework Program for Research and Innovation, which includes the “Horizon 2020” (H2020) program, is the world’s largest interdisciplinary funding program (19). In the USA, the National Science Foundation (NSF) (20) and the Clinical and Translational Science Awards (CTSA) Program supports national networks of medical research institutions that collaborate to improve the efficiency of translational research, promoting the integration of underserved populations, and train future translational researchers (21). Funding Information: LW is supported by Arthritis Research UK (21953), Great Ormond Street Children’s Charity and the NIHR Biomedical Research Centres at Great Ormond Street Hospital. ML is supported by New Investigators Awards from the CIHR/KRESCENT and the Canadian Child Health Clinician Scientist Program (CCHCSP). Funding Information: 15. Schunn CD, Crowley K, Okada T. The growth of multidisciplinarity in the cognitive science society. Cogn Sci (1998) 22:107–30. doi: 10.1207/s15516709cog2201_4 16. Rajan DK, Ebner A, Desai SB, Rios JM, Cohn WE. Percutaneous creation of an arteriovenous fistula for hemodialysis access. J Vasc Interv Radiol. (2015) 26:484–90. doi: 10.1016/j.jvir.2014. 12.018 17. Roy ED, Morzillo AT, Seijo F, Reddy SMW, Rhemtulla JM, Milder JC, et al. The elusive pursuit of interdisciplinarity at the human— environment interface. Bioscience (2013) 63:745–53. doi: 10.1093/bioscience/6 3.9.745 18. Ledford H. How to solve the world’s biggest problems. Nature (2015) 525:308– 11. doi: 10.1038/525308a 19. Quests for Interdisciplinarity: A Challenge for the ERA and HORIZON 2020. Publications Office (2015). Available online at: https://www.nap.edu/catalog/ 9942/bridging-disciplines-in-the-brain-behavioral-and-clinical-sciences 20. Introduction to Interdisciplinary Research. NSF - National Science Foundation (2004). Available online at: https://www.nsf.gov/od/oia/ additional_resources/interdisciplinary_research/index.jsp (Accessed July 12, 2018).
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle