Ronald Dubner: pioneer in pain research, founding member of the International Association for the Study of Pain, and former Editor-in-Chief of PAIN
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Ronald Dubner (1934-2023) was a "giant" in the field of pain. His more than 5 decades of research programs at the US National Institutes of Health and the University of Maryland resulted in important discoveries that considerably advanced our understanding of the neural and nonneural processes underlying acute and chronic pain and their behavioral and clinical correlates. Through his multidisciplinary and translational research approaches, his novel findings as well as his training as a dentist and neuroscientist, Ron was able to bring to the attention of the pain field the clinical implications of these findings and thereby positively influence the clinical management of pain. Also especially notable were his mentorship of numerous pain scientists and clinicians, many of whom went on to develop their own research programs that significantly benefitted the pain field. Ron also played leadership roles in the International Association for the Study of Pain and other scientific organizations, and his editorial positions for the PAIN journal significantly and positively influenced the journal's stature and its impact on the pain field. This article, which is part of the journal's series this year that is celebrating its 50th anniversary, highlights Ron's research and related activities during his years at the National Institutes of Health and University of Maryland and includes comments that Ron himself made about these activities. The article also considers his background and personal attributes that underpinned the many contributions that Ron Dubner made to the pain field, including those to the International Association for the Study of Pain and PAIN .
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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 | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,006 |
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 ».