Notice bibliographique
Résumé
a r He a l t h -Wh y We Ne e d a n I n t e r s e c t i o n a l S e x a n d G e n d e r A p p r o a c h S t o p p i n g A g i n g : D r e a m o r R e a l i t y ?Welcome to Issue 8 of Sciential!As mentioned in the last few issues, the COVID-19 pandemic has made it difficult for people to gather and collaborate.It has also demonstrated and reinforced the importance of effective science communication and fostering a more scientifically literate world.Despite these conditions, at Sciential, we have committed ourselves to sustaining the collaboration that the journal generates and to continuing our responsibility of communicating science effectively.Like all our issues, Issue 8 explores a variety of topics: the gender and sex differences of cardiovascular health; neuron potentiation; the feasibility of preventing aging; black hole thermodynamics; male body dysmorphia; non-small lung cell carcinomas; and the lack of accessibility in scientific lay summaries.We are excited to present to you the incredible work that undergraduate students at McMaster University have produced in these interesting research areas and disciplines.We would also like to take a moment to congratulate and thank our incredible team for their unwavering commitment and phenomenal work on this issue.To our Senior Editors, Dalen Koncz and Lavanya Sinha, thank you for constantly upholding the standard of the journal and the work that we publish.A special thank you goes out to Angelina Lam and the rest of the Creative Board for their always extraordinary work ethic.Finally, to our editors, a thank you must be extended to recognize their dedication to ethical and proficient editing.The upcoming school
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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 | 0,010 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,020 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,283 | 0,203 |
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 ».