Notice bibliographique
Résumé
Editor—Imagine waking tomorrow to find a magic lamp by your bed, and the genie tells you that there is only one wish left. You decide to devote it to making good doctors. What kind of people would these good doctors be? We ask this question often among ourselves—a doctor embarking on his career, an active researcher approaching his peak, and a retired clinician needing geriatric care. We sometimes ask other people too. Despite the disparate vantage points, the wish lists are amazingly similar. We all want doctors who will: Respect people, healthy or ill, regardless of who they are Support patients and their loved ones when and where they are needed Promote health as well as treat disease Embrace the power of information and communication technologies to support people with the best available information, while respecting their individual values and preferences Always ask courteous questions, let people talk, and listen to them carefully Give unbiased advice, let people participate actively in all decisions related to their health and health care, assess each situation carefully, and help whatever the situation Use evidence as a tool, not as a determinant of practice; humbly accept death as an important part of life; and help people make the best possible arrangements when death is close Work cooperatively with other members of the healthcare team Be proactive advocates for their patients, mentors for other health professionals, and ready to learn from others, regardless of their age, role, or status Finally, we want doctors to have a balanced life and to care for themselves and their families as well as for others. In sum, we want doctors to be happy and healthy, caring and competent, and good travel companions for people through the journey we call life. Unfortunately, we do not have a magic lamp, and there is no genie. We must use our own skills and endeavours to make the good doctors we want and need. It is an awesome responsibility.
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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 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,010 |
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 ».