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Enregistrement W3205481266

Bryan Kolb: Pioneer in neuropsychology and role model for teaching, mentoring, and involving undergraduates in neuroscience research

2010· article· en· W3205481266 sur OpenAlexaboutno aff
Gary Dunbar

Notice bibliographique

RevueEurope PMC (PubMed Central) · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience, Education and Cognitive Function
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClinical neuropsychologyPsychologyNeuropsychologyMedical educationLibrary scienceNeuroscienceMedicineCognition
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Field Neurosciences Institute, 4677 Towne Centre, Saginaw, MI 48604. Bryan Kolb is a native of Calgary, Canada and is currently a Professor in the Neuroscience Department at the University of Lethbridge, where he has been since 1976. He received his PhD from Pennsylvania State University in 1973 and did postdoctoral work at the U of Western Ontario and the Montreal Neurological Institute. His recent work has focused on the development of the prefrontal cortex and how neurons of the cerebral cortex change in response to various developmental factors including hormones, experience, stress, drugs, neurotrophins, and injury, and how these changes are related to behavior. Bryan Kolb has published five books, including two textbooks with Ian Whishaw (Fundamentals of Human Neuropsychology, Sixth Edition; Introduction to Brain and Behavior, Third Edition), and over 300 articles and chapters. Kolb is a Fellow of the Royal Society of Canada and a Killam Fellow of the Canada Council. He is currently a member of the Canadian Institute for Advanced Research program in the Experience-Based Brain Development program. Bryan Kolb has won numerous teaching and research awards during his illustrious career, and his experience with mentoring undergraduate students provides an excellent model to emulate, for both young and seasoned faculty members who strive to provide their students with the best possible learning opportunities.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,866
Score d'incertitude au seuil0,808

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
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