The 2024 ASPIRE Research Program Symposium Abstract Booklet
Notice bibliographique
Résumé
The ASPIRE (Advocacy, Support, Perseverance, Innovation, Research, Experience) Research Program, founded by Shania Sheth and Siddharth Seth, provides students with early research experience and the opportunity to conduct their own research project. In teams of 2-5, our cohort of 30 undergraduate students worked together over a span of 4 months to create and execute a novel research project on a topic of their choice. Students received guidance by experienced student research mentors throughout the process, allowing students to develop and refine essential skills. This year, the program focused on teaching students about how to develop effective search strategies, how to perform data extraction, and how to thematically analyze research papers to construct a well-structured narrative review. Within their teams, students presented results of their narrative literature reviews in the form of research posters at the ASPIRE Research Symposium, a full-day event filled with guest speakers and networking opportunities. Presented in this abstract booklet is the culmination of months of hard work, dedication, and achievement. We hope you enjoy reading through the 2024 ASPIRE Research Program abstracts. We are very excited to see what our aspiring researchers achieve next! For future opportunities, please reach out to aspire.research.program@gmail.com.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,564 | 0,370 |
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 ».