The Cunningham Fellowship: three international points of view*
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Medical Library Association Cunningham Fellowship Program provides funds for one medical librarian per year from outside the United States or Canada to work and learn in United States or Canadian medical libraries for a period of 4 months. An overview of the Cunningham Fellowship is presented from three different points of view—that of a Medical Library Association member who has worked closely with the Cunningham Fellowship programme, and two former Cunningham Fellows. Anita Verhoeven, who relates her impressions of American culture, architecture and art, was the 1998 MLA Cuningham Fellow and visited 33 libraries, met 171 librarians, visited prestigious universities and attended a Medical Library Association meeting. Ioana Robu, the 1997 Cunningham Fellow, visited 15 libraries in 13 cities during her experience. She describes the process of applying for the fellowship and assesses the impact that the 1997 Cunningham Fellowship has made on her life, her library and medical librarianship in Romania. An overview of the Cunningham Fellowship is also given, which includes the history, the application process, the requirements of the fellowship and the time table of the fellowship.
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 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 | 0,016 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,010 |
| Communication savante | 0,013 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».