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Enregistrement W1919132269 · doi:10.1111/j.1365-2753.2008.01011.x

Knowing – in Medicine

2008· review· en· W1919132269 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Evaluation in Clinical Practice · 2008
Typereview
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueComplex Systems and Decision Making
Établissements canadiensNOSM University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we argue that knowledge in health care is a multidimensional dynamic construct, in contrast to the prevailing idea of knowledge being an objective state. Polanyi demonstrated that knowledge is personal, that knowledge is discovered, and that knowledge has explicit and tacit dimensions. Complex adaptive systems science views knowledge simultaneously as a thing and a flow, constructed as well as in constant flux. The Cynefin framework is one model to help our understanding of knowledge as a personal construct achieved through sense making. Specific knowledge aspects temporarily reside in either one of four domains - the known, knowable, complex or chaotic, but new knowledge can only be created by challenging the known by moving it in and looping it through the other domains. Medical knowledge is simultaneously explicit and implicit with certain aspects already well known and easily transferable, and others that are not yet fully known and must still be learned. At the same time certain knowledge aspects are predominantly concerned with content, whereas others deal with context. Though in clinical care we may operate predominately in one knowledge domain, we also will operate some of the time in the others. Medical knowledge is inherently uncertain, and we require a context-driven flexible approach to knowledge discovery and application, in clinical practice as well as in health service planning.

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.

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)0,197
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,664
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1970,664
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,793
Tête enseignante GPT0,711
Écart entre enseignants0,083 · 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