Investir dans l'avenir : Formation pour les soins cliniques et la recherche sur les maladies du foie
Bibliographic record
Abstract
J'ai l'honneur de rédiger mon premier éditorial à l'occasion de la publication inaugurale de 2025 du Canadian Liver Journal, en tant que 22e présidente de l'Association canadienne pour l'étude du foie (ACEF).Avant toute chose, j'aimerais saluer le dévouement et le leadership du rédacteur en chef du Canadian Liver Journal, le Dr Eric Yoshida, ainsi que de sa rédactrice adjointe, la Dre Natasha Chandok.Grâce à leurs efforts, la revue est devenue une ressource précieuse pour la recherche et la formation en hépatologie, tant au Canada qu'à l'international.Cela dit, j'ai d'abord été intimidée par l'invitation du Dr Yoshida à écrire sur « tout sujet en lien avec les maladies du foie qui me semble important ».La mission de l'ACEF est de faire progresser la santé hépatique grâce à la recherche, la formation et la sensibilisation.Depuis sa création en 1984, l'organisation s'est développée sous l'égide de mes prédécesseurs au point de devenir une voix hautement respectée sur la scène nationale et internationale.Comme beaucoup d'entre vous le savent déjà, j'ai consacré une grande partie de ma carrière à la recherche
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".