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Enregistrement W4412447589 · doi:10.1016/j.semnephrol.2025.151648

Educating the Next-Generation Expert in Nephrology Genetics

2025· review· en· W4412447589 sur OpenAlexafffund
Matthew B. Lanktree, Shaymaa Shurrab, Resham Ejaz, Vanda McNiven, Lauren Brick, Nithiakishna Selvathesan, Peter J. Margetts, Azim S. Gangji, Marie Pigeyre, Alexander Chang, Christie P. Thomas, Mathieu Lemaire

Notice bibliographique

RevueSeminars in Nephrology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRenal and related cancers
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenHamilton Health SciencesSt. Joseph’s Healthcare HamiltonMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchKidney Foundation of CanadaAmerican Society of Nephrology
Mots-clésNephrologyInternal medicineGeneticsMedicineComputational biologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The importance of genetics and genomics in general nephrology has rapidly ascended within the last decade. While the genetic literacy of all nephrologists must improve, there is a particular need to develop the next generation of leaders and educators in nephrology genetics. In this review, we summarize how nephrology genetics could fit into the nephrology landscape and discuss components of a nephrology genetics training program. We outline potential objectives and educational content for a nephrology genetics curriculum. Finally, we identify logistical challenges and potential solutions when educating the next-generation expert in nephrology genetics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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