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Enregistrement W4394698070 · doi:10.3389/978-2-8325-4600-0

The Canada Gairdner Awards Collection: Celebrating Outstanding Health Researchers

2024· book· en· W4394698070 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFrontiers Media SA eBooks · 2024
Typebook
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePublic Health Policies and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLibrary scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many great scientists are driven by the desire to understand and improve human health. This is a common desire—we all wish to experience good health throughout our lives, and to receive effective medical treatment if we get injured or sick. Scientists that study health-related questions are leading this journey towards improved human wellbeing. Their jobs are incredibly challenging, because the human body is extremely complex. Countless bodily processes are constantly occurring, all at the same time. Understanding even one process takes great effort, but it is an even bigger challenge to understand the relationships between processes and how these interrelated processes affect human health. Nonetheless, great advances are happening in human health research every year. Through step-by-step research, our understanding of the human body deepens, so that we can eventually manage health-related problems that were previously out of our reach—improving human health with each breakthrough. The Gairdner Foundation was established in 1957, with the goal of recognizing and rewarding international excellence in basic research that impacts human health. Every year, the Gairdner Foundation celebrates the world’s best biomedical and global health researchers by giving eight awards to top scientists. Between 1957–2023, 418 awards were given to scientists from over 40 countries. 98 Gairdner Laureates have subsequently won prestigious Nobel Prizes in their fields of research. The Gairdner Foundation believes in coming together to openly discuss science. Open discussions can better engage the public, give us a deeper understanding of the problems we face, and motivate us to work together to find solutions. The Foundation also works hard to inspire the next generation of scientific innovators and to foster a society that is well informed about science. In this collection, you will read about some of the great discoveries made by winners of the Canada Gairdner Awards—scientific contributions that have significantly impacted human health. These discoveries span diverse areas of science, including biology, chemistry, biomedicine, neuroscience, engineering, and technology. The articles in this collection will dive into fascinating scientific questions, such as: • Do human cells talk with bacteria? • Can we develop new kinds of antibiotics? • Is there a better way to treat brain tumors? • Can we use artificial intelligence to speed up medical research? As you read, you will learn about the newest research addressing these intriguing questions. To continually improve our answers and our understanding of human health, scientists must keep working to deepen their knowledge of these and other scientific mysteries. Hopefully, curious minds like yours will join the efforts and contribute to the meaningful journey toward optimal human wellbeing!

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil0,645

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0080,005
Études des sciences et des technologies0,0180,005
Communication savante0,0230,004
Science ouverte0,0050,018
Intégrité de la recherche0,0110,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0740,042

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,316 · 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
GenreAutre

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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