Overview of The Canadian Clinician Investigator Trainees’ Research Presented at The 2020 CSCI-CITAC Joint Meeting
Notice bibliographique
Résumé
The 2020 Annual General Meeting (AGM) and Young Investigators’ Forum of the Canadian Society for Clinical Investigation / Société Canadienne de Recherches Clinique (CSCI/SCRC) and Clinician Investigator Trainee Association of Canada/Association des Cliniciens-Chercheurs en Formation du Canada (CITAC/ACCFC) was the first meeting to be hosted virtually. The theme was “Navigating Uncertainty, Embracing Change and Empowering the Next Generation of Clinician-Scientists”, and the meeting featured lectures and workshops that were designed to provide knowledge and skills for professional development of clinician investigator trainees. The opening remarks were given by Jason Berman (President of CSCI/SCRC), Tina Marvasti (President of CITAC/ACCFC) and Nicola Jones (University of Toronto Clinician Investigator Program Symposium Chair). Dr. Michael Strong, President of the Canadian Institutes of Health Research, delivered the keynote presentation titled “CIHR’s COVID-19 Response and Strategic Planning”. Dr. John Bell (University of Ottawa) received the CSCI Distinguished Scientist Award, Dr. Stanley Nattel (Université de Montréal) received the CSCI-RCPSC Henry Friesen Award (RCPSC; Royal College of Physicians and Surgeons of Canada) and Dr. Meghan Azad (University of Manitoba) received the CSCI Joe Doupe Young Investigator Award. Each scientist delivered talks on their award-winning research. The interactive workshops were “Developing Strategies to Maintain Wellness”, “Understanding the Hidden Curriculum: Power and Privilege in Science and Medicine”, “Hiring a Clinician Scientist Trainee: What Leaders Are Looking For” and “COVID-19: A Case Study for Pivoting Your Research”. The AGM included presentations from clinician investigator trainees nationwide. Over 70 abstracts were showcased, most are summarized in this review, and six were selected for oral presentations.
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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 | 0,034 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,002 |
| Communication savante | 0,012 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,061 | 0,015 |
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 ».