From knowledge gaps to career opportunities: The early‐ to Mid‐Career Committee's impact on increasing resources for bipolar disorder professionals
Notice bibliographique
Résumé
JJP acknowledges financial support from the CONAHCYT's National System of Researchers (SNI) of Mexico. RHBM acknowledges salary support from Academic Scholar Awards from the Department of Psychiatry at the University of Toronto and Sunnybrook Health Sciences Centre and an honourarium from Medscape. OMD has received grant support from the Brain and Behavior Foundation, Simons Autism Foundation, Stanley Medical Research Institute, Deakin University, Lilly, NHMRC and ASBDD/Servier. She has also received support from BioMedica Nutracuticals, NutritionCare, and Bioceuticals. OMD is an Investigator on the Medical Research Futures Fund 2020 Million Minds Mission—Mental Health Australia General Clinical Trial Network (MAGNET). KMD uses free-of-charge software by Scientific Brain Training Pro for Cognitive Remediation trials. KMD would like to acknowledge salary support from the Health Research Council of New Zealand (Sir Charles Hercus Health Research Fellowship; ref: 19/082).
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 | 0,081 | 0,157 |
| 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 | 0,021 | 0,005 |
| Communication savante | 0,022 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,045 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,059 | 0,011 |
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 ».