Information overload and the ossification of immunological research
Notice bibliographique
Résumé
Information overload and the ossification of immunological research Looking at how universities fund science and appoint faculty, as well as evaluating papers for publication – there comes an issue with the exploration and dissemination of the most innovative ideas and findings, argues Peter Bretscher, Faculty in the Department of Biochemistry, Microbiology and Immunology at the University of Saskatchewan. Addressing two foundational questions as to how immune responses are regulated and how answers may guide the prevention and treatment of clinical conditions associated with infectious diseases, autoimmunity, and cancer, Bretscher explores potential medical use in model systems for the prevention and treatment of disease, which still sit outside of mainstream immunology. In order to foster resilience in immunological research, he employs contemporary immunology as a case study, and proposes two parallel panels: a conventional one, and an alternative panel, also consisting of eminent researchers, but in neighbouring fields. The alternative panel would then fund more truly innovative proposals that challenge dominant frameworks, resulting in more impactful research.
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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 | 0,146 | 0,220 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,078 |
| Communication savante | 0,040 | 0,054 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».