Notice bibliographique
Résumé
Riding concerns about physician shortages, Canadian medical schools have expanded their annual enrolment by 80% over the last 13 years. Including rapid growth in net immigration, the annual "crop" has nearly doubled. (Population has grown by about 14%.) The physician workforce is just now showing the impact -a 6% increase in physicians per capita in the last three years. In the last decade, medical expenditure per physician has also risen, by nearly 35% above general inflation. The drivers are rapidly increasing diagnostic testing and imaging, and the growth of alternative payment programs. more doctors, combined with growing expenditure per doctor, will have serious cost implications. What benefits are we buying? Rsum face aux proccupations en termes de pnuries de mdecins, les coles de mdecine du Canada ont augment de 80 pour cent leurs admissions annuelles au cours des 13 dernires annes. En tenant compte de la croissance rapide de l'immigration nette, la rcolte annuelle a presque doubl. (La croissance de la population a t d' environ 14 pour cent.) On commence peine en voir l'impact dans la main-d' oeuvre mdicale -une croissance de 6 pour cent de mdecin par habitant pour les trois dernires annes. Au cours des dix dernires annes, les dpenses par mdecin ont galement augment de prs de 35 pour cent au-dessus du taux The Sorcerer' s Apprentices Les apprentis sorciers
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».