Innovations in MD-only physician-scientist training: experiences from the Burroughs Wellcome Fund physician-scientist institutional award initiative
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionIn the first half of the 20th century, while the value of translating scientific discovery to clinical care was clearly established, the pace of innovation was resulting in increased specialization in both medicine and science -and increased duration of their respective training paths.In the 1950s and 1960s, American doctors were drafted to serve in the Korean and Vietnam Wars (1).In 1953, the National Institutes of Health (NIH) started its Associate Training Program, which selected physicians who applied to the US Public Health Service Commissioned Corps to serve as clinical associates at the NIH (2).Associates were allowed to pursue mentored research training at the NIH and a unique opportunity for physician-scientist training emerged (3).In 1956, the NIH launched its Experimental Training Program to provide medical students with opportunities for summer research experiences or additional years of training focused on research (4).Such programs have produced leading scientists, including several Nobel Prize laureates, members of the National Academy of Sciences, and directors and institute directors at the NIH (1).Individual medical schools began offering combined MD-PhD training in the 1950s, and in 1964, the National Institute of General Medical Sciences (NIGMS) launched the Medical Scientist Training Program (MSTP) to facilitate MD-PhD dual-degree training programs (4).MSTP graduates are well represented in academia (4); yet, they comprise […]
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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 | 0,057 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| 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 ».