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Enregistrement W4316661361 · doi:10.1172/jci167444

Lessons learned: from mentored to mentor

2023· article· en· W4316661361 sur OpenAlexfundno aff
Joseph Heitman

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Investigation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesAstellas PharmaCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésExcellenceMedical educationEngineering ethicsMedical schoolMedicinePolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This Viewpoint was written in association with the 25th anniversary of the American Society for Clinical Investigation's (ASCI's) Stanley J. Korsmeyer Award, which honors the highest standards of scientific excellence, meritorious research, intellectual integrity, and the mentoring of future life-science researchers. In 2018, the award recognized Joseph Heitman (Figure 1), for his key contributions to our understanding of how eukaryotic microbial pathogens evolve, cause disease, and develop drug resistance and his discovery of TOR and FKBP12 as targets of the immunosuppressive chemotherapeutic drug rapamycin. Dr. Heitman has mentored numerous undergraduates, medical students, graduate students, and postdoctoral and medical fellows, many of whom have developed independent careers in medicine and basic biomedical research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,114
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,231

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,114
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,014
Communication savante0,0280,026
Science ouverte0,0060,022
Intégrité de la recherche0,0090,029
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,013

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.

Tête enseignante Opus0,301
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,161 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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