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Enregistrement W4415764515 · doi:10.2196/65697

Advantages of a Virtual Collaborative Research Dermatology Laboratory

2025· article· en· W4415764515 sur OpenAlexvenueno aff
Natasha Barton, Kenny Ta, A.R. Loczi-Storm, Cory A. Dunnick, Robert P. Dellavalle

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedicine and Dermatology Studies History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMentorshipAcademic institutionZoomInstitutionVideoconferencing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unlabelled: The Dellavalle/Dunnick Dermato-Epidemiology Lab transitioned from a single campus to a dual-campus collaboration between the University of Colorado and the University of Minnesota in 2024. Since the 2020 COVID-19 pandemic, the laboratory has been operating on Zoom and allows medical students from any institution to join. This innovative laboratory structure offers students and other researchers unique opportunities to engage in dermatological research and develop professional networks across two large academic institutions. The laboratory's model embraces a virtual collaborative approach, promotes inclusivity, encourages student-led inquiry, and provides a structured environment for professional development and academic output. Through its commitment to diverse student perspectives and interdisciplinary cooperation, the Dellavalle/Dunnick Dermato-Epidemiology Lab creates a new, equitable, nationwide model for research and mentorship in dermatology, supporting medical students, residents, and fellows to navigate future careers in dermatology.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,419 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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
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Résumé présentoui

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