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Enregistrement W1663812759

Improve your management with your complimentary CVMA practice diagnostic report.

2007· article· en· W1663812759 sur OpenAlexaboutno aff
Darren Osborne

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStaffingMedicineFamily medicineNursing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The results of the provincial Economic Surveys are available and members of the Canadian Veterinary Medical Association from across Canada are discovering how their practice compares with those of their provincial colleagues. One of the many benefits for respondents is a personal Practice Diagnostic Report, which compares individual hospital production, scheduling, staffing, finances, and fees to the average and top performing hospitals in their province. This information is critical for hospital owners and managers to evaluate hospital management and performance. Dr. Clayton MacKay from Hill’s Pet Nutrition Canada Inc. (left) with CVMA President, Dr. Paul Boutet. Hill’s is a sponsor of the CVMA Business Management Program. The following excerpts are from the Practice Diagnostic Reports of different provinces. Each provincial report compares companion animal and mixed animal practices separately. Provinces having appropriate responses from equine and food producing animal hospitals will receive species-specific reports in addition. To account for differences in the number of veterinarians (DVMs) per hospital, much of the material is presented as a per full-time equivalent (FTE) DVM. An FTE represents 2000 h of veterinary time. To determine the number of FTE DVMs in your practice, add all of the veterinary hours and divide by 2000. For example, 1 veterinarian working 2000 h/y would equal 1 FTE DVM. If 2 veterinarians worked 1500 h/y each and another 2 veterinarians in the same practice worked 500 h/y each, then the number of FTEs would be (1500 + 1500 + 500 + 500) ÷ 2000 h = 2 FTE DVMs.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,326
Score d'incertitude au seuil0,962

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3260,230

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 Opus0,162
Tête enseignante GPT0,434
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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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