THE SUCCESSFUL PRACTICE OF VETERINARY MEDICINE: NEW: CVMA — MEMBER OF THE NATIONAL COMMISSION ON VETERINARY ECONOMIC ISSUES (NCVEI).
Notice bibliographique
Résumé
“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.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,004 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».