<i>Narratives of Discovery</i> as a catalyst for translational science education and training
Notice bibliographique
Résumé
Abstract New education and training opportunities are critical for the development of a diverse and highly skilled translational science workforce. In this special communication, the authors consider how Narratives of Discovery, an initiative to interview leading scientists about the sources of their creativity, can serve as a novel translational science teaching tool. Reporting on a project to map translational science principles onto nine Narratives of Discovery conducted to date, the authors demonstrate how translational science principles are manifested in the career trajectories of these scientists and propose that the narratives can serve as a formative model for trainees. Findings from systematic coding of the Narratives of Discovery suggest that the narrative format is particularly well suited to highlight translational science principles not well-addressed by existing education opportunities, including what it means for scientists to be creative and innovative, use bold and rigorous approaches, and prioritize diversity, equity, inclusion, and accessibility. Offering excerpts from the published Narratives of Discovery and quotations from the scientists themselves, the authors aim to create space for continued conversation about how to best crystallize the concepts of translational science and advance translational science education and training initiatives.
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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 | 0,060 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,043 |
| Communication savante | 0,019 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».