Targeting the Training and Educational Priorities of Bipolar Disorder‐Focused Early and Mid‐Career Researchers and Clinicians
Notice bibliographique
Résumé
N.V. has received financial support for CME activities and travel funds from the following entities (unrelated to the present work): Angelini, Janssen-Cilag, Lundbeck, Otsuka. R.M. reported receiving grants from the American Foundation for Suicide Prevention, the TD Pooler Fund, and the Sunnybrook Foundation, an Academic Scholar Award from the Department of Psychiatry at Sunnybrook Health Sciences Centre and the University of Toronto, and an honorarium from Medscape outside of the submitted work. O.D. is Associate Professor (Research) Deakin University and has received grant support from the Brain and Behavior Foundation, Simons Autism Foundation, Stanley Medical Research Institute, Deakin University, Lilly, NHMRC, and ASBDD/Servier. She has also received in-kind support from BioMedica Nutraceuticals, NutritionCare, and Bioceuticals. None of these relationships have any relevance to the current publication. F.G. received research funding from the BBRF Foundation (NARSAD Young Investigator Award/P&S Fund Investigator), the Canadian Menopausal Society/Pfizer Research Award, Queen's University Faculty of Health Science, SEAMO and Queen's University Department of Psychiatry internal grants. He received honoraria as a speaker/consultant in the past from Abbvie, Lundbeck, and Otsuka. All these funds were unrelated to the current manuscript. K.M.D. uses software provided free of charge by Scientific Brain Training Pro for Cognitive Remediation trials. K.M.D. would like to acknowledge salary support from the Health Research Council of New Zealand (Sir Charles Hercus Health Research Fellowship; ref.: 19/082). Data sharing not applicable to this article as no datasets were generated or analysed during the current study.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».