Children's Oncology Group's 2023 blueprint for research: Young investigators
Notice bibliographique
Résumé
The Children's Oncology Group (COG) Young Investigators (YI) Committee is an administrative committee in which liaisons represent 30 COG committees, and was created to facilitate the integration of YIs into the organization, and prepare them for future COG leadership roles. The mentorship program has mentored over 400 YIs since 2005 and currently has 175 active participants. The COG YI Master Roster is a database YIs can join, which allows them to post their interests and accomplishments to COG leadership, and 321 YIs have already joined this list. The YI Committee has held virtual symposia designed to describe how COG operates and provide guidance on how YIs can reach their goals; over 300 YIs have attended these since 2021 and have consistently rated them as helpful. Through these and other elements of the program, the YI Committee remains committed to developing a future pipeline of new investigators.
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 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 | 0,071 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,014 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,028 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,052 | 0,050 |
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 ».