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Enregistrement W2026459559 · doi:10.1177/0148607110375697

Proposal for Subspecialty Physician Fellowship Training in Nutrition and Health Promotion

2010· article· en· W2026459559 sur OpenAlexaff
Jeffrey I. Mechanick, Toby O. Graham, Leah Gramlich, M. Molly McMahon, Thomas R. Ziegler

Notice bibliographique

RevueJournal of Parenteral and Enteral Nutrition · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueObesity and Health Practices
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubspecialtyCertificationEconomic shortageCurriculumPromotion (chess)MedicineMedical educationCore competencyTraining (meteorology)Resource (disambiguation)BusinessComputer sciencePsychologyFamily medicineManagementPolitical sciencePedagogyMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Subspecialty fellowship training programs in nutrition and health promotion (NHP) are necessary for any comprehensive solution to address physician shortages in this discipline. After a careful needs and resource assessment, current or future program directors can decide on 1 of 3 potential NHP training models: dedicated continuous, dedicated carve-out, or concurrent continuous. Each of these models will need to provide complete elements of core curricula and a sufficient amount of specialized modular NHP training. At the conclusion of the training program, NHP fellows should have fulfilled board certification eligibility requirements so that they may later become NHP experts and mentors to perpetuate this subspecialty.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0210,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,009

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,328 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations11
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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