Notice bibliographique
Résumé
CSHP is also responding to the changing needs of members for communication, participation, and learning by building and expanding digital communication channels.You can join CSHP on Facebook, participate in CSHP 2015 blogs and Twitter streams, and take advantage of the topical education webinars.During the PPC, check out award-winning residency projects, virtual posters, and student video competition entries, and consider participating in next year's awards programs.You can also connect with and learn from colleagues by joining one of CSHP's 23 Pharmacy Specialty Networks (PSNs), which cover diverse areas such as antimicrobial stewardship, drug utilization, emergency, home care, pediatrics, and transplantation.There is even a PSN specifically for pharmacists practising in small hospitals.Participating members rate PSNs as informative with regard to new practices and guidelines, ideas on how to better serve patients and share knowledge, connecting with peers across Canada, and more.What better way to connect efficiently and productively with colleagues with similar interests and expertise that they are willing to share?Check www.cshp.cafor information.Pharmacists are creative, innovative, and dedicated professionals, keen to collaborate to advance patient care.I encourage you to take the initiative: participate, lead, be engaged, and promote our profession.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,008 |
| Communication savante | 0,018 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».