Building a Professional Identity and an Academic Career Track in Translational Medicine
Notice bibliographique
Résumé
Biomedical scientists aim to contribute to further understanding of disease pathogenesis and to develop new diagnostic and therapeutic tools that relieve disease burden. Yet the majority of biomedical scientists do not develop their academic career or professional identity as "translational scientists," and are not actively involved in the continuum from scientific concept to development of new strategies that change medical practice. The collaborative nature of translational medicine and the lengthy process of bringing innovative findings from bench to bedside conflict with established pathways of building a career in academia. This collaborative approach also poses a problem for evaluating individual contributions and progress. The traditional evaluation of scientific success measured by the impact and number of publications and grants scientists achieve is inadequate when the product is a team effort that may take decades to complete. Further, where scientists are trained to be independent thinkers and to establish unique scientific niches, translational medicine depends on combining individual insights and strengths for the greater good. Training programs that are specifically geared to prepare scientists for a career in translational medicine are not widespread. In addition, the legal, regulatory, scientific and clinical infrastructure and support required for translational research is often underdeveloped in academic institutions and funding organizations, further discouraging the development and success of translational scientists in the academic setting. In this perspective we discuss challenges and potential solutions that could allow for physicians, physician scientists and basic scientists to develop a professional identity and a fruitful career in translational medicine.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».