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Enregistrement W4377819747 · doi:10.26685/urncst.496

2022-2023 IgNITE Medical Case Competition: CardioRespiratory Medicine

2023· article· en· W4377819747 sur OpenAlexafffund
Dejan Bojic, Bianka Bezuidenhout, Chloe Ho, Victoria Fabrizi

Notice bibliographique

RevueUndergraduate Research in Natural and Clinical Science and Technology (URNCST) Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomedical and Engineering Education
Établissements canadiensYork UniversityMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesInnovative Medicines Canada
Mots-clésCompetition (biology)Competitor analysisTheme (computing)Public relationsMedical educationCardiorespiratory fitnessReading (process)DisadvantagedPolitical sciencePsychologyMarketingBusinessMedicineComputer sciencePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The IgNITE Medical Case Competition is an annual research case competition organized by students across North America. Our mission is to provide high school and university students the opportunity to gain valuable research experience while networking with industry professionals. Each year, students in teams of 1-4 are paired with an experienced mentor to develop and present a novel research proposal within a specified theme of the competition. Students are taught the fundamental scientific principles underlying three lab techniques which can be applied in their proposal for the competition or used in their future research career. This year's theme was CardioRespiratory Medicine, and competitors learned about RNA Sequencing, Model Organisms, and In vivo imaging systems. Furthermore, the IgNITE community grew internationally this year with over 550 high school and university students participating in the competition. Presented in this booklet are the Top 40 teams' abstracts and we invite you to visit our website (www.ignitecompetition.org) to watch their associated elevator pitch videos. We hope you enjoy reading through some of this year's top proposals and encourage you to join our ever-growing community.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,880
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,343 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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