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Enregistrement W3020950453 · doi:10.14783/maruoneri.727406

EMPOWERING POSTGRADUATE STUDENTS THROUGH ONLINE CAREER MENTORING

2020· article· en· W3020950453 sur OpenAlexaboutno aff
Ellis Rubinstein

Notice bibliographique

RevueÖneri Dergisi · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvances in Oncology and Radiotherapy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPacePublic relationsChinaPolitical scienceDisciplineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many of today's postgrads and postdocs—be they in the United States or in Europe—are interested in exploring the widest possible range of scientific career options, everything from positions in academia and industry to careers 'off-the- bench but too often, they don 't know where to start, and, at the same time, lack knowledgeable mentors. Moreover, the pace of change within the scientific profession is accelerating. Suddenly, the benefits of multi-disciplinary career paths, mobility, and global collaborations outweigh their costs in complexity. Many university systems are coming to recognize this but are struggling to reform their traditional systems. And the pace of these changes threatens to outstrip the ability of administrators and faculty to keep current with new needs. In this environment, Science's Next Wave provides a broad array of novel Services while achieving economies of scale for subscribing institutions. Each week, Next Wave publishes online original articles providing career advice to young scientists and those who would mentor them. Över its 6 years of existence, the Next Wave website has developed an unmatched, living archive of information on career planning, job hunting, grant-writing, education reform, and much more. And it has become increasingly global, going beyond its starting point in the U.S. to develop collaborations with pan- European organizations and national bodies. For example, it is partnering with China’s national organizations and has established homepages in the UK, Canada, and Germany. Next to join: the Netherlands and Singapore.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,903
Score d'incertitude au seuil0,548

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,384 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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