Ten Lessons Learned from Starting a New Scientific Editing Program at a Comprehensive Cancer Center
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Science editors play an important role in ensuring the integrity of the scientific literature. While journal editors work with authors to improve the clarity and conciseness of manuscripts during the submission, peer review, and publication stages,1 inclusion of professional editors for authors early on during scholarly knowledge production also can be of high value. Specifically, author editors can provide authors with substantial editing support and customized educational resources that have the potential to improve faculty writing skills, boost their productivity, and enhance efficiency at later publication stages. Reports from various medical institutions on the use of such science editors are generally positive.2–6 However, shared experiences with these types of integrated editing–educational interventions targeted at faculty are scarce in the literature. Hence, this topic remains an underreported area of science communications that would benefit from further evaluation and discussion among all professionals involved in the knowledge production pipeline. This article provides a summary of 10 lessons learned from implementing a formal science editing program at Roswell Park Comprehensive Cancer Center in Buffalo, NY—this information was presented earlier in the form of a poster at the 2023 CSE meeting in Toronto, Canada. Roswell Park, founded in 1898, is a National Cancer Institute (NCI)-designated comprehensive cancer center, with approximately 400 faculty who are engaged in basic science and translational, clinical, and population-based research. The editing program, formally called the Scientific Editing and Research Communications Core (SERCC) Resource, was conceptualized following a needs assessment by the Faculty Development Program and Grants Office in […]
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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 | 0,189 | 0,303 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,011 |
| Communication savante | 0,021 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».