Red Rose Research Academic Meeting, 2025
Notice bibliographique
Résumé
The Red Rose Research Academic Meeting took place on the 19th of November, at Victoria Mill, Burnley. The event was sponsored by The University of Lancashire, The Rosemere Cancer Foundation, NIHR RDN, LSC Integrated Care Board and Lancaster University. The event was chaired by Professor Pierre Martin-Hirsch (Director of R&D, Lancashire Teaching Hospitals) and Professor Umesh Chauhan, (Professor of Primary Care, Mackenzie Clinical Research Institute, The University of Lancashire). The event brought together researchers and clinicians to showcase recent research, share new ideas about clinical problems that need tackling and seek collaborative interest for further developing research throughout the region. Topics discussed included Primary Care and Health Priorities in Lancashire and South Cumbria, Research Delivery, Developing Academic Clinical Medicine in Lancashire & South Cumbria, Developing Research Infrastructure and Clinical Research. The event was an opportunity to: • Hear about current local research projects, • Get involved in planned research, • Develop research ideas, • Develop collaborative partnerships. The program included • Talks by speakers such as Professor Paul Baker (Deputy Post Graduate Dean, NIHR Regional Lead for Academic Training) and Professor Andy Ustianowski, Director NIHR North West Regional Research Delivery Network. • Round table discussion with Trust CEOs, MDs, ICB members and Senior University Medical School Leaders • Presentations and posters of local studies. • Breakout Sessions.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,604 | 0,565 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».