Proceedings from the 16th Annual University of Calgary Leaders in Medicine Research Symposium
Notice bibliographique
Résumé
The 16th annual Leaders in Medicine (LIM) Research Symposium was held in person at the Health Sciences Centre in Calgary on November 15, 2024. The event featured a keynote address by Dr. Bryan Yipp, titled "Medically Trained Scientists: Fueling Healthcare Revolutions." Dr. Yipp is a clinician-scientist and a graduate of the LIM program. A workshop on "Integrating Anti-Racism, Equity, Diversity, and Inclusion into Health Research and Practise" was presented by Dr. Bukola Salami, Vice President of the Canadian Nurses Association and a board member of the Black Opportunity Fund. Dr. Salami is a Full Professor in the Department of Community Health Sciences at the University of Calgary. Over eighty 80 students presented their research in the poster and oral presentation sessions. Abstracts included represented an incredible diversity of research areas, including biochemistry and molecular biology, biomedical technology and precision health, community health sciences and health services, medical sciences, and neurosciences. The symposium highlighted the incredible remarkable research accomplishments of LIM students and medical students at the University of Calgary.
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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 | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,079 | 0,017 |
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 ».