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Enregistrement W1649996691 · doi:10.5489/cuaj.1141

Est-ce qu’on est séduit par un robot ?

2013· article· fr· W1649996691 sur OpenAlexaffvenueabout
J. Curtis Nickel

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2013
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueAging, Elder Care, and Social Issues
Établissements canadiensKingston General HospitalQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Note de l'éditeur : Ce journal se veut un journal du peuple, par le peuple et pour le peuple.Pour ce faire, nous avons invité des experts qui font autorité dans leur domaine, au Canada et dans le monde entier, à rédiger des éditoriaux.Cette fois-ci, c'est au tour de J. Curtis Nickel de s'attaquer au phénomène de la robotique avec férocité.Son article provoquera de fortes réactions de la part de ses collègues, d'un côté comme de l'autre de la barrière, tant il est convaincant et puissamment argumenté, comme je l'ai rarement vu à propos de cette importante question critique.Dans ce numéro, on retrouve un certain nombre d'articles inhabituels et intéressants.Mickelson, Kaplan et MacNeily décrivent comment un curriculum en urologie centré sur l'étudiant, et accompagné d'un apprentissage actif, s'est développé de façon « accidentelle », et comment ce programme remporte haut-la-main la satisfaction des résidents et du personnel.Serait-ce là un modèle envisageable pour le pays ?Cela n'est pas impossible.Quant à Gagnon, Simard et Tu, ils commentent les résultats d'un sondage effectué auprès des populations du Québec et du Vermont, sur le niveau de connaissances de ce que font les urologues.Il n'est pas surprenant de constater que le sondage a révélé un manque profond de familiarité de notre domaine.Pour ce qui est de l'idée que plus le public est sensibilisé, plus il est facile d'obtenir des allocations de ressources, j'abonde dans le sens des auteurs que si le public connaissait mieux l'urologie, il serait plus en mesure d'apprécier la façon dont nous contribuons à la santé et au bien-être de la population.Par contre, Richard Casey adopte une position diamétralement opposée.Il soutient que cela n'a, en réalité, pas vraiment d'importance avec, pour preuve à l'appui, la confusion courante entre l'urologie et la neurologie que fait même sa propre mère.Quelle que soit votre opinion sur ce sujet et les autres thèmes couverts dans cette édition, nous aimerions connaître votre point de vue et recevoir vos commentaires.Veuillez nous faire parvenir un courriel à josephine.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,017
Communication savante0,0120,015
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0080,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,004

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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