Medical Student Research Journals: The International Journal of Medical Students (IJMS) Legacy
Notice bibliographique
Résumé
The International Journal of Medical Students (IJMS) has emerged over the past decade as a critical platform for showcasing medical student innovation and experiences. Though the work of trainees has historically been undervalued and over scrutinized, the IJMS is committed to highlighting the immense capacity for novel and robust research in this cohort. Thus, supporting an upcoming generation of leaders in medicine and academia to gain confidence in their work and contribute positively to the scientific community. In this issue of the IJMS, we are proud to present 16 articles from the Americas, Europe, Asia, and Africa. Original research articles cover a breadth of topics, including medical training, impacts of the COVID-19 pandemic on teaching and communication, pediatric respiratory illness, gender equity in medicine, understudied illnesses, and cardiovascular disease. The IJMS is proud to feature first-hand experiences of medical trainees in each issue. Accordingly, in the present issue perspectives of six medical students are outlined following unique and career-altering experiences. From working in palliative care to international outreach program, local vaccination initiatives, and the creation of a student-oriented research and innovation council in India. The IJMs extends our gratitude to our contributors, team, and readers for another remarkable issue.
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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 | 0,029 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,010 |
| Communication savante | 0,029 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,016 |
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 ».