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Enregistrement W4389187195 · doi:10.15273/pnsis.v53i1.11807

Turn on the lights! Fundamental science leads to scientific progress: A perspective from developmental biology

2023· article· en· W4389187195 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Tamara A. Franz‐Odendaal, Juan D. Carvajal-Agudelo, Tracy Alice O. Apienti, Paige M. Drake, Jordan Eaton, Shea J.L. McInnis, Romman Muntzar

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Nova Scotian Institute of Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth and Medical Research Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)Engineering ethicsOrganismSociology of scientific knowledgeBiologySociologyComputer scienceSocial scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many of the ways in which we interact with the world around us have been shaped by the dual efforts of fundamental and applied sciences. Generally speaking, fundamental science generates knowledge about how things work at a fundamental level, and applied science employs this body of knowledge to create a new product or overcome an existing challenge. Developmental biology is a classic example of fundamental science that drives several avenues of applied science. For example, understanding how cells, tissues, and organs develop, and are coordinated within a functioning organism can form the basis for diagnosing medical conditions and exploring treatments. As a developmental biology lab researching bone and cartilage in birds and fish, we are acutely aware of the disparity in financial support between fundamental and applied science research in Canada. Funding cutting-edge applied research with immediate impacts on society is attractive and more easily justifiable to tax payers. However, funding grassroots fundamental science research is equally important but receives significantly less attention and support because the impacts are harder to predict and are longer-term. This commentary addresses this inequity in science funding and high-lights the dire need to improve supports for early career scientists.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,338

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0120,032
Communication savante0,0140,012
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0290,044
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,267 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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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