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Enregistrement W107034678

THE SUCCESSFUL PRACTICE OF VETERINARY MEDICINE: NEW: CVMA — MEMBER OF THE NATIONAL COMMISSION ON VETERINARY ECONOMIC ISSUES (NCVEI).

2002· article· en· W107034678 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Jost am Rhyn

Notice bibliographique

RevueCanadian veterinary journal · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipCommissionBenchmarkingMedicineVeterinary medicineBusinessPublic relationsPolitical scienceMarketingFinance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

“The successful practice of veterinary medicine” is one of CVMA's 3 priorities. With its recent partnership agreement with the National Commission on Veterinary Economic Issues (NCVEI), the CVMA will be able to provide new tools to help practice owners to analyze and, where applicable, improve the economic success of their business. Veterinary practice owners, associates, and employees are the beneficiaries of an economically sound business. On July 18, during the 2002 CVMA Summit in Halifax, the CVMA, on behalf of its members, entered officially into a partnership with NCVEI. This new relationship has been negotiated by a CVMA Task Force consisting of Dr. Keith Campbell and Dr. Rob Ashburner. The CVMA joined the founding partners of the NCVEI, the American Veterinary Medical Association (AVMA), the American Animal Hospital Association (AAHA), and the Association of American Veterinary Medical Colleges (AAVMC). Some of the advantages of such an international partnership are the shared access to the significant investments necessary for a benchmarking database and to an interactive system that allows CVMA members to compare their data with USA data and to obtain feedback. The CVMA is the exclusive Canadian member of the NCVEI. The services and benefits resulting from this partnership are offered to all CVMA members.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,255
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,344
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,154 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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