Bridging the Python Training Gap for Bioscientists in Brazil: Improvements and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The rapid evolution of high-throughput technologies in biosciences has generated diverse and voluminous datasets, requiring bioscientists to develop data manipulation and analysis skills. Python, known for its versatility and powerful libraries, has become a crucial tool for managing these datasets. However, there is a significant lack of programming training for bioscientists in many countries. To address this knowledge gap among scientists in Brazil, the Brazilian Python Workshop for Biological Data was introduced several years ago, focusing on basic programming concepts and data handling techniques using popular Python libraries. Despite the progress and positive feedback from earlier editions, challenges persisted, necessitating continuous adaptation and improvement to meet the evolving needs of bioscientists.This work describes the advancements made in the 2021 and 2022 editions of the workshop and discusses new suggestions for its ongoing enhancement. Key innovations were introduced in the workshop structure and coordination, including the creation of new committees and the establishment of a code of conduct. Feedback forms were updated to enable real-time adjustments during the event, improving its overall effectiveness. The workshop also expanded its reach by increasing geographical diversity among participants. New didactic strategies, such as pair-teaching, code clubs, and the integration of information and communication technologies (ICTs), were implemented to enhance learning outcomes. Programming best practices and scientific reproducibility were emphasized through talks and hands-on activities, guided by PEP8 conventions. Furthermore, efforts to enhance scientific dissemination were intensified, with an increased presence on social media and participation in international scientific events and communication networks. Finally, we present updated recommendations for students, researchers, and educators interested in organizing and promoting similar events, building on those previously described.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».