Introduction to the Special Issue
Notice bibliographique
Résumé
Don Stuss was one of a kind. As a scientist, he blazed trails in neuropsychology and neuroscience. As a person, he was a great mentor, friend, and bon vivant.The influence of Don's clinical and theoretical work on pFC and consciousness is evident through the breadth of the contributions to this special issue, ranging across age groups and methodologies, from cognitive-behavioral to multimodal neuroimaging (structural MRI, fMRI, and scalp and intracranial EEG), in neurotypical and clinical populations (attention-deficit/hyperactivity disorder, stroke, tumor, neurodegeneration, and schizophrenia).A common theme that runs through them all is a focus on a clinically informed psychological architecture of the highest forms of human cognition: attending, thinking, decision-making, and cognitive control. Don influenced the field by astute clinical observations of disruptions in these phenomena in patients, and he translated these into testable hypotheses.Don's vision as a scientific leader was recognized when he was selected to lead the Rotman Research Institute at Baycrest in 1990. The institute grew from a handful of people to a world-leading center for cognitive neuroscience, including neuroimaging and neuroinformatics, which were not part of his primary research methods. Don's influence reverberates through the hundreds of trainees who have passed through the Rotman Research Institute, many of whom are now leading investigators in their own right. Don's vision expanded further with his leadership of the Ontario Brain Institute, which became a model worldwide for integrated discovery and clinical informatics.No mention of Don is complete without acknowledging his humility, generosity, good humor, and friendship. The remembrance by Alexander, Picton, and Shallice (2020) is a fitting introduction to Don's history as a scientist and as a person (see also Craik & Levine, 2020; Levine & Craik, 2020).
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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 | 0,000 | 0,014 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».