My scientific genealogy and the Toronto ACDC Laboratory, 1988–2022
Notice bibliographique
Résumé
There is a saying that as people get older, they prefer to speak more about the past and less about the future. As I go through the last chapter of my scientific career, which spans from 1988-2022, I traced my scientific genealogy and the most important scientific achievements of my laboratory. By examining close to 1,000 PubMed-indexed papers published, I found out that none of them describes best our most important contributions. Also, by realizing that our contributions in science would have likely been discovered by others shortly afterwards, I focused my attention to other metrics. I suggest here that the best metric of success is the number of people that have been trained in my lab, and found their own way in their professional and other endeavors. Over the years, I trained over 250 individuals, of which 49 obtained a PhD, 19 an MSc, 37 were post-doctoral fellows, 5 were clinical fellows and about 150 were co-op/undergraduates and summer students. Many of these individuals now hold important positions in Academia, Government and Industry. My graduates, who have now created their own genealogy and many more individuals with roots to my laboratory, are now serving the society. In conclusion, I consider the development of young trainees as my most important career contribution.
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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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,013 |
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 ».