First CINP Research Fellowship for Early Careers: Bridging Scientific Goals and Professional Networking
Notice bibliographique
Résumé
Participating in scientific conferences and professional networking support productivity in research. However, there are barriers for early career scientists to benefit from these activities. In 2023, the International College of Neuropsychopharmacology (CINP) Committee for Early Careers organised the first edition of the CINP Research Fellowship for Early Careers to support international collaboration of junior neuroscientists and facilitate in-person exchange between early career and senior investigators. The programme included online and in-person sessions, the latter during the 34th CINP World Congress in Montreal. Selected fellows had the opportunity to learn and make round-table discussions with renowned scientists, including Professors Paola Dazzan, Alan Frazer, Gabriella Gobbi, Anthony Grace, Oliver Howes, Kazutaka Ikeda, Kazuyuki Nakagome, Maria Oquendo, Dan Rujescu, Eric Vermetten, and Joseph Zohar, enabling early career researchers to understand each mentor's main scientific trajectory and research methodology. The underpinning aim to support the global networking of early career researchers was achieved through the programme, as evidenced by the ensuing collaborative projects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».