Lessons from a quarter century of being human in protein science
Notice bibliographique
Résumé
Over the past quarter century, my engagement with the protein society has allowed me to witness first-hand the evolution of our deepening understanding of the complexity of protein folding landscapes. During my own evolution as a protein scientist, my passion for protein folding has deepened into an obsession with mapping and decoding the thermodynamic and kinetic secrets of protein landscapes-especially those of rebel proteins, whose "nontraditional" behavior has challenged our paradigms and inspired the expansion of our models and methods. It is perhaps not surprising that I see parallels in the evolution of the landscape framework and in the development of our own trajectories as humans in Science, Technology, Engineering and Mathematics (STEM). Just as with proteins, however, we need to recognize that our individual human landscapes are not isolated from our local departmental and institutional communities, and are integrated into the larger networks of our STEM disciplines, academia, industry, and/or government, not to mention society. My experience with hundreds of participants in the Being Human in STEM (HSTEM) initiative that Amherst College undergraduates and I co-founded in 2016 has helped me find hope for STEM and humanity. If we commit to reconciling our identities as scientists with our responsibilities as human beings, together we can accelerate the evolution of individual, community, and societal landscapes to contribute to addressing the dire challenges facing our planet.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».