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Enregistrement W1586403 · doi:10.1016/0735-6757(92)90042-v

Terrestrial Paradises: Imagery from the Voyages of Captain Cook

2014· article· en· W1586403 sur OpenAlexaboutno aff
Kara Schneiderman

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Emergency Medicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePhilippine History and Culture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRemote sensingSatellite imageryGeographyGeologyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective was to determine the extent of toxicology training in US and Canadian Medical Schools. The authors took a phone survey of the medical schools in the United States and Canada. Questions asked included whether school had a required toxicology course, in what context toxicology was taught, whether basic poison management was taught, and whether a doctoral toxicologist was on staff. Quantitation of hours of toxicology instruction and toxicology-related questions was also sought. Of the 142 medical schools in the United States and Canada, 123 schools were contacted (85.4%); 107 of these schools were US schools while 16 were Canadian medical schools. One hundred two schools (82.8%) stated that toxicology was taught in pharmacology or pathology courses, while only six schools (4.9%) had separate formal toxicology courses. An average of 5.04 hours (+/- 4.6 hours) of toxicology was taught in US courses, while the Canadian average was 6.04 hours (+/- 5.2 hours). Basic poison management was taught in 75 of the schools (61%), while a toxicologist (holding either an MD or PhD degree) was on staff in 56 of the 110 schools responding to this question (51%). While no relationship existed between having a toxicologist on staff and whether poison management was taught in US schools, a significant relationship was noted in Canadian schools (P less than .05). The authors conclude that toxicology as a separate discipline (and poison management in particular) is not routinely taught in medical school.

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 candidatesCharge 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 enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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