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La rédaction scientifique de manuscrits et d’abstracts

Présenté par

CAMCCO-L

En ligne

Activités de formation

Pour accéder au lien Zoom, vous devez vous créer un compte CAMCCO-L (www.camccol.ca) et vous inscrire au webinaire via l'onglet Webinaires dans l'espace membre de CAMCCO-L. 

A propos du webinaire :
Ce webinaire se tiendra en anglais et ciblera quelques astuces pour la rédaction d’un manuscrit pour publication dans une revue scientifique, publication si importante dans la carrière de chercheur. La présentation s’attardera particulièrement sur l’optimisation de l’abstract, qui est, en plus du titre, lu bien plus souvent que l’article même puisque l'abstract est le premier élément à apparaître dans une recherche.

À propos de la conférencière:

Danielle Buch, rédactrice médicale et scientifique et chargée de cours à l'Université de Montréal

Détentrice d'une formation en physiologie, Danielle Buch se spécialise en rédaction et révision critique de manuscrits de recherche et a contribué à la publication de nombreux textes, y compris des articles scientifiques, sites web, et questionnaires psychologiques. Au cours des 15 dernières années, elle a facilité la publication de plus de 100 manuscrits, collaboré à l'élaboration et à la traduction de formulaires/politiques de consentement éthique et de modes opératoires normalisés (MON) pour la recherche clinique au Québec et aidé les chercheurs à obtenir des financements importants. Ayant travaillé à l'Unité de recherche clinique appliquée au CHU Sainte-Justine, Danielle Buch collabore avec de nombreux cliniciens-chercheurs à travers le Canada. Elle est également chargée de cours à l'Université de Montréal.

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Featured project

This project studies the consequences of artificial intelligence (AI) systems and data science on public discourse, as well as their usage by the new content providers on the Web. 
It will tackle the ethical aspects of learning algorithms and recommendation filters implemented by internet companies to select and present content to the user. Specifically, the project investigates the consequences of such algorithms on public health, especially in the propagation of medical misinformation and pseudo-medicine.

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