Investir dans l'avenir : Formation pour les soins cliniques et la recherche sur les maladies du foie
Notice bibliographique
Résumé
J'ai l'honneur de rédiger mon premier éditorial à l'occasion de la publication inaugurale de 2025 du Canadian Liver Journal, en tant que 22e présidente de l'Association canadienne pour l'étude du foie (ACEF).Avant toute chose, j'aimerais saluer le dévouement et le leadership du rédacteur en chef du Canadian Liver Journal, le Dr Eric Yoshida, ainsi que de sa rédactrice adjointe, la Dre Natasha Chandok.Grâce à leurs efforts, la revue est devenue une ressource précieuse pour la recherche et la formation en hépatologie, tant au Canada qu'à l'international.Cela dit, j'ai d'abord été intimidée par l'invitation du Dr Yoshida à écrire sur « tout sujet en lien avec les maladies du foie qui me semble important ».La mission de l'ACEF est de faire progresser la santé hépatique grâce à la recherche, la formation et la sensibilisation.Depuis sa création en 1984, l'organisation s'est développée sous l'égide de mes prédécesseurs au point de devenir une voix hautement respectée sur la scène nationale et internationale.Comme beaucoup d'entre vous le savent déjà, j'ai consacré une grande partie de ma carrière à la recherche
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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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».