Notice bibliographique
Résumé
Being different is neither right nor wrong; it is just different. The dietetic profession as part of society holds many differences. These can be divisive, but learning to recognize the strengths that differences generate could lead to a stronger professional future. Three points arose when reflecting on professional experiences of a career of more than 3 decades. Recognizing different ways of creating and gathering knowledge, leading individuals and teams, and valuing the past as well as the future, will provide opportunities to explore our differences as individuals and as a profession. These themes appear at the intersections of values that could initiate inclusion or exclusion. Learnings from these intersections note that growth can occur even in the midst of adversity. Without understanding the junctions in our professional pathways, futures planning may not build upon the foundation of strengths, experiences, and values present within our profession. Learning to be a risk taker, to walk into the fear, has helped Laurie to shape a career that feels satisfying and successful. Suggested techniques to energize individual careers are provided.
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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 | 0,020 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,089 |
| Communication savante | 0,020 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».