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Enregistrement W103549301

Exploring the roles of librarians and health care professionals involved with complementary and alternative medicine.

2006· article· en· W103549301 sur OpenAlexaboutno aff
Ellen Crumley

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueComplementary and Alternative Medicine Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth professionalsMedical educationHealth careAlternative medicineQualitative researchIntegrative medicineContinuing educationMedicinePublic relationsSociologyPolitical scienceSocial science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The researcher conducted qualitative research about the role of health care professionals and librarians involved with complementary and alternative medicine (CAM). The goals were to identify resources these professionals use to explore the librarians' role as well as their approaches to teaching and searching with respect to CAM, to acquire information about CAM education, and to connect with other librarians in the CAM field. METHODS: Semi-structured interviews with open-ended questions were used. RESULTS: Sixteen health care and information professionals from ten different institutions in Boston, Baltimore, and Calgary were interviewed. Major themes from the interviews were: CAM funding, integration of CAM and conventional medicine, roles of librarians, "hot" CAM issues, and information access. Information about four aspects of CAM education--technology, undergraduate, graduate, and continuing--is presented. A wealth of information resources was identified. CONCLUSIONS: A CAM librarian's role is unique; many specialize in specific areas of CAM, and opportunities exist for librarians to partner with CAM groups. CAM information professionals' major roles involve information access and retrieval and education. Further study is required concerning CAM consumer health, integrative CAM and conventional medicine models, and the librarian's role in a CAM environment. CAM funding is a major concern.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0120,007
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,168
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,153 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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