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Enregistrement W7014520244

9781800103665 (1).pdf

2021· other· en· W7014520244 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOAPEN (The OAPEN Foundation) · 2021
Typeother
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLiterature, Film, and Journalism Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPromotion (chess)Government (linguistics)WelfareWork (physics)Health promotionPublic health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 1949 the U.S. National Cancer Institute (NCI) and the Canadian Department of National Health and Welfare (DNHW) commissioned a film, eventually called Challenge. Science Against Cancer, as part of a major effort to recruit young scientists into cancer research. Both organizations feared that poor recruitment would stifle the development of the field at a time when funding for research was growing dramatically. The fear was that there would not be enough new young scientists to meet the demand, and that the shortfall would undermine cancer research and the hopes invested in it. Challenge aimed to persuade young scientists to think of cancer research as a career. This book is the story of that forgotten film and what it tells us about mid-twentieth century American and Canadian cancer research, educational filmmaking, and health education campaigns. It explores why Canadian and American health agencies turned to film to address the problem of scientist recruitment; how filmmakers turned such recruitment concerns into something they thought would work as a film; and how information officers at the NCI and DNHW sought to shape the impact of Challenge by embedding it in a broader educational and propaganda program. It is, in short, an account of the important, but hitherto undocumented, roles of filmmakers and information officers in the promotion of post-Second World War cancer research.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,262

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,8170,719

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,214 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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