Experience, the Name We Give Our Mistakes
Notice bibliographique
Résumé
A long-awaited academic appointment has been obtained after seemingly endless years of medical and postdoctoral training: at first, it may seem as if the steep pathway to academia will finally start to balance out once this appointment begins.Soon enough a frontloaded schedule including first grant applications, clinical and educational commitments, a heavy stroke call schedule, and administrative requirements will make it clear that to reach the top there is still a steep road ahead.It is quite common to see newly minted clinician-scientists struggle to launch a research career while sailing through a series of brand new responsibilities that come with the new job.A novice approach to such challenges, particularly when mentorship is inadequate, can easily lead to physician burnout and in the worse case scenario, to failure to launch an academic career or to achieve promotion.In this InterSECT article, we aimed to describe 7 of the most common mistakes junior academics make and to provide strategies to navigate them effectively.
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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 | 0,024 | 0,154 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,016 |
| Communication savante | 0,013 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,042 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,025 |
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 ».