The Principles of Biomedical Scientific Writing: Citation
Notice bibliographique
Résumé
Citation, the act of properly referring to others' ideas, thoughts, or concepts, is a common and critical practice in scientific writing. Citations are used to give credit to own work, to support an argument, to acknowledge others' work, to distinguish other authors' ideas from one's work, and to direct readers to sources of information. A good citation adds to the scientific prestige of the paper and makes it more valuable to the reader. The citation has three basic elements: quoting from others, an in-text reference to the source, and bibliographic details of the source. Beyond technical skills, the citation needs an in-depth knowledge of the field and should follow basic rules, including the selection of relevant and valid sources, stating information/facts from others' work, and referring to others' work accurately and ethically. Several systems and styles are used to cite scientific sources; however, the most commonly used systems in medical sciences are 'author-date' systems (e.g., Harvard system) and numerical systems (e.g., Vancouver system). Here, we discuss how to make an accurate, complete, and ethical citation, and provide simple and practical guides to organize references in a scientific medical paper.
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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 | 0,091 | 0,225 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,036 |
| Communication savante | 0,030 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,016 |
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 ».