Notice bibliographique
Résumé
J C P H – Vol. 60, no 3 – juin 2007 216 the time and mental energy to devote to nurturing another person. Next, an effective mentor is a person who has benefited from positive life experiences and who thus has the inherent knowledge, insight, and network so vital to the development of a protege. A final requirement is the ability to use a wide range of coaching, counselling, modelling, and facilitation skills to expose the protege to new ideas and applications, and to expand the protege’s role from dependent learner to career self-reliance. A powerful tool is the sharing of life stories (including open discussion of failures as well as successes), a process that provides valuable opportunities for analysis of life’s realities. In my own life and career, I have been the lucky recipient of the gift of mentorship from many wise individuals. But this is a gift that is only fully realized through sharing with others. Similar to Plato, who saw the importance of transferring the benefits he gained from Socrates to his own protege Aristotle, I now have the honour of passing on my humble insights to some of the students, peers, and staff pharmacists with whom I interact. Imagine my pleasure in finding that I am learning as much from these individuals as they are learning from me. In fact, the gift has truly come full circle.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,349 | 0,220 |
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 ».