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Enregistrement W4404383230 · doi:10.1002/eat.24327

Elevating the Field of Eating Disorders Through Scholarship and Thoughtfulness: Honoring the Legacy of Dr. Michael Strober

2024· editorial· en· W4404383230 sur OpenAlexaff
Cynthia M. Bulik, Wesley R. Barnhart, Jamie D. Feusner, Rachael E. Flatt, Melissa A. Munn‐Chernoff, Shelby N. Ortiz, Emily M. Pisetsky, Rachel Presskreischer, Laura M. Thornton, Zeynep Yılmaz

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Eating Disorders · 2024
Typeeditorial
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEating disordersScholarshipField (mathematics)PsychoanalysisPsychologyFoundation (evidence)SociologyPsychiatryLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This Virtual Issue of the International Journal of Eating Disorders honors the legacy of the late Dr. Michael Strober in the eating disorders and child psychiatry fields. Having served as Editor-in-Chief of the International Journal of Eating Disorders from 1983 to 2012, Dr. Strober elevated the quality of science conducted in the eating disorders field. His frank feedback and encouraging words inspired many junior researchers to sharpen their work and to think deeply about their results. An incisive thinker, eloquent writer, and gifted clinician, Dr. Strober was a role model for psychologists in clinical leadership positions and demonstrated that it is indeed possible to be a highly effective all-rounder. In this issue, we present an annotated selection of Dr. Strober's publications in the journal over the past decades to illustrate the evolution of his thinking and the seeds of what have become major directions in the field, including fear conditioning and genetics. By presenting this collection of his work, we encourage all investigators to read broadly and deeply and to identify and acknowledge those incisive scholars who have built the foundation upon which our work today stands.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
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: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0050,013
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,344 · 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
GenreÉditorial

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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