MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4394679590 · doi:10.18697/ajfand.116.ed125

Building Research and Implementation Capacity among Early Career African Scientists

2023· article· en· W4394679590 sur OpenAlexaffabout
Richmond Aryeetey, GS Marquis, Nii Addy

Notice bibliographique

RevueAfrican Journal of Food Agriculture Nutrition and Development · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Bioinformatics, and Biomedical Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapacity buildingEngineering ethicsCareer developmentSociologyPolitical scienceEngineeringPedagogyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Building the capacity of a new generation of scholars is both a necessary and an exciting quest. It is an opportunity to be intentional in passing on the baton of ‘know-how’ (knowledge and experience) and ‘know-do’ (competence and leadership) in a way that ensures that future generations of scholars will generate the scientific evidence to support policy and program decisions make the world a better place. This special issue of AJFAND includes output from scholars involved in capacity building activities that have been possible through more than 20 years of research and training partnership between the University of Ghana, McGill University, and rural institutions in Ghana. The two Universities have collaborated on multiple projects (the RIING, ENAM, Nutrition Links, and LInkINg UP projects) that have developed the capacity of young trainees while improving maternal and child nutrition in rural settings [1-3].

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)0,091
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,079
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,909
Score d'incertitude au seuil0,479

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0910,079
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0080,009
Communication savante0,0150,011
Science ouverte0,0040,028
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,003

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,264 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineIncitatifs
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

Explorer davantage

Même revueAfrican Journal of Food Agriculture Nutrition and DevelopmentMême sujetGenetics, Bioinformatics, and Biomedical ResearchTravaux en français237 207