Development of educational materials for congestive-heart-failure patients
Notice bibliographique
Résumé
Journal Article Development of educational materials for congestive-heart-failure patients Get access Miriam Fradette, B.Sc.(Pharm.), Miriam Fradette, B.Sc.(Pharm.) Research Associate Faculty of Medicine and Dentistry, University of Alberta (UA), Edmonton, Alberta, Canada Search for other works by this author on: Oxford Academic Google Scholar Tammy J. Bungard, Pharm.D., Tammy J. Bungard, Pharm.D. Assistant Professor Faculty of Medicine and Dentistry, University of Alberta (UA), Edmonton, Alberta, Canada Address correspondence to Dr. Bungard at the Epidemiology Coordinating and Research Centre, Division of Cardiology, University of Alberta, 220 College Plaza, Edmonton, Alberta, Canada T6G 2C8 tammy.bungard@ualberta.ca. Search for other works by this author on: Oxford Academic Google Scholar Scot H. Simpson, Pharm.D., M.SC., Scot H. Simpson, Pharm.D., M.SC. Research Associate Institute of Health Economics, Edmonton Search for other works by this author on: Oxford Academic Google Scholar Ross T. Tsuyuki, Pharm.D., M.Sc. Ross T. Tsuyuki, Pharm.D., M.Sc. Professor Faculty of Medicine and Dentistry, UA Search for other works by this author on: Oxford Academic Google Scholar American Journal of Health-System Pharmacy, Volume 61, Issue 4, 1 February 2004, Pages 386–389, https://doi.org/10.1093/ajhp/61.4.386 Published: 15 February 2004
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».