MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4416620281 · doi:10.5256/f1000research.16765.r36084

Referee report. For: Shaping the Future of Research: A perspective from early career researchers in Vancouver, Canada [version 1; referees: 1 approved with reservations]

2018· article· en· W4416620281 sur OpenAlexfundaboutno aff
Michael Hendricks

Notice bibliographique

RevueFaculty of 1000 Research Ltd · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDoctoral Education Challenges and Solutions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMichael Smith Health Research BCCentre for Blood Research, University of British ColumbiaGenome British ColumbiaWestern Canada Research Grid
Mots-clésPerspective (graphical)Government (linguistics)Work (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Future of Research is an organization dedicated to championing, engaging, and empowering early career researchers (ECRs). The organization was founded in 2014 and has since inspired other groups to advocate for a more equitable and sustainable research enterprise. Here we report the findings of the Future of Research Vancouver Symposium. The goals of the Vancouver symposium were to ascertain the perspective of ECRs in Canada and to outline pathways to a sustainable future for Canadian research. The symposium had two sessions. The first session was a series of talks that were intended to prepare attendees with an informed understanding of several perspectives in the science enterprise, with a particular focus on the Canadian system. The second session was a series of interactive workshops to identify the greatest challenges facing ECRs in Canada and to propose solutions. The results of the workshops illuminated three main themes for the challenges facing Canadian ECRs: funding, mentorship, and the divide between academia and other sectors. These themes are similar to those discussed at the Future of Research symposiums in the United States, emphasizing that these issues are not isolated to Canada; however, Canadian policies are trailing behind the progress being made in other countries.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,181
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,813

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,181
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0120,002
Communication savante0,0110,004
Science ouverte0,0060,005
Intégrité de la recherche0,0150,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2430,113

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 Opus0,497
Tête enseignante GPT0,556
Écart entre enseignants0,060 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineIncitatifs
GenreCommentaire

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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueFaculty of 1000 Research LtdMême sujetDoctoral Education Challenges and SolutionsTravaux en français237 207