First person – Jonathan Kelebeev and Anastasia MacKeracher
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT First Person is a series of interviews with the first authors of a selection of papers published in Journal of Cell Science, helping researchers promote themselves alongside their papers. Jonathan Kelebeev and Anastasia MacKeracher are co-first authors on ‘ TAZ interactome analysis using nanotrap-based affinity purification–mass spectrometry’, published in JCS. Jonathan conducted the research described in this article while a MSc student at York University in Dr John C. McDermott's lab at York University, Toronto, Canada. He is now a PhD student in the lab of Colin Crist at Lady Davis Institute for Medical Research, Montreal, Canada, investigating how CTCF functions as an epigenetic regulator to control muscle differentiation in craniofacial and cardiac muscles. Anastasia conducted the research described in this article while a MSc student at York University in Dr John C. McDermott's lab. She is now a PhD student in the lab of Joanna Przybyl Lab McGill University at McGill University Health Centre (MUHC), Montreal, Canada, where her research aims to harness liquid biopsy technologies and molecular biology to enhance diagnostic accuracy and treatment efficacy in osteosarcoma.
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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 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,029 |
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 ».