Overview of the Canadian Clinician Investigator Trainees’ Research Presented at the 2024 CSCI-CITAC Joint Meeting
Notice bibliographique
Résumé
The 2024 Annual Joint Meeting (AJM) and Young Investigators’ Forum of the Canadian Society for Clinical Investigation (CSCI) and Clinician Investigator Trainee Association of Canada (CITAC) was held on April 11, 2024, in Vancouver, British Columbia. Hosted in collaboration with the University of British Columbia (UBC) and the International Congress on Academic Medicine (ICAM), this meeting marked a significant opportunity for clinician investigator trainees to present their research and connect with national and international peers. The event included 70 trainees, consisting of 58 MD+ (MD/PhD, MD and PhD, MD–MSc, MD and MSc) and 12 Clinician Investigator Program and/or Surgeon-Scientist Training Program trainees. The keynote speaker, Dr. Marco Marra, delivered a presentation titled “From C. elegans Genetics to Precision Cancer Genomic Medicine, via the Human Genome Project: Reflections on a Collaborative Scientific Journey.” Dr. Kenneth Rockwood (Dalhousie University) received the CSCI Distinguished Scientist Award, and Dr. Bertrand Routy (Université de Montréal) received the CSCI Joe Doupe Young Investigator Award. Over 60 abstracts were showcased, most of which are summarized in this review, and six were selected for oral presentations. Following the AJM, trainees participated in ICAM's three-day health research program, where three AJM attendees were recognized among the top four presenters and were invited to the 2024 Canada Gairdner Awards Gala, with one of our AJM attendees winning the competition and being named the next Lindau Nobel Laurate Meetings Nominee.
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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 | 0,025 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,055 | 0,016 |
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 ».