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Enregistrement W2047707202 · doi:10.4212/cjhp.v67i1.1330

Successes and Challenges in CSHP Membership Trends

2014· article· en· W2047707202 sur OpenAlexvenueno aff
Bruce Millin

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceLibrary scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

JCPH – Vol. 67, n 1 – janvier–fevrier 2014 92 that, without the injection of new members, CSHP’s membership would disappear entirely within 4 to 5 years. However CSHP has so far been successful in attracting new members to over-compensate for the loss. A closer look at these metrics shows that the first 2 years of membership are the most critical in determining if a member will find value in what CSHP offers. In this regard, the retention rate for members who renew beyond their second year of active membership is a healthy 69%. In contrast, the retention rate drops to 60% among first-year pharmacist members and to 35% among pharmacy residents and postgraduate students transitioning from training to “Active” membership. Energy and focus need to be directed to these target groups to help them find value in CSHP membership. As I learned at the Governance Summit, a successful 21st century association is one that can focus on the value that it provides to its members. CSHP is a powerful organization that supports its members in the development and pursuit of excellence in hospitals and other collaborative health care settings, as confirmed by our growing membership. However, the Society’s ability to continue to lead practice will be undermined if we do not capture the loyalty of hospital pharmacists as they transition from educational and training programs to practice. To paraphrase Albert Einstein, let’s try not to become an association of success, but rather to become an association of value.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,245

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0070,005
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,191
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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