Notice bibliographique
Résumé
Volume XV, Number 3, May 2014 West Open Access at www.westjem.com ISSN 1936-900X Western Journal of Emergency Medicine: Integrating Emergency Care with Population Health TECHNOLOGY IN EMERGENCY CARE USEFUL: Ultrasound Exam for Underlying Lesions: Incorporation into Standard Physical Exam: J Steller, B Russell, S Lotfipour, G Maldonado, T Siepel, H Jakle, S Hata, A Chiem, JC Fox EMERGENCY DEPARTMENT OPERATIONS Does Prolonged Length of Stay in the Emergency Department Affect Outcome for Stroke Patients? M Jain, D Damania, AR Jain, AR Kanthala, LG Stead, BS Jahromi Follow Up for Emergency Department Patients After Intravenous Contrast and Risk of Nephropathy Skin Infections and Antibiotic Stewardship: Analysis of Emergency Department Prescribing Practices, 2007-2010 GW Hassen, A Hwang, LL Liu, F Mualim, T Sembo, TJ Tu, DH Wei, P Johnston, A Costea, C Meletiche, S Usmani, A Barber, R Jaiswal, H Kalantari DJ Pallin, CA Camargo, JD Schuur EDUCATION Survey of Publications and the H-index of Academic Emergency Medicine Professors M Babineau, C Fischer, K Volz, LD Sanchez Study of Medical Students’ Malpractice Fear and Defensive Medicine: A “Hidden Curriculum?” Scholar Quest: A Residency Research Program Aligned with Faculty Goals Experience with Emergency Ultrasound Training by Canadian Emergency Medicine Residents WF Johnston, RM Rodriguez, D Suarez, J Fortman AR Panchal, KR Denninghoff, B Munger, SM Keim DJ Kim, J Theoret, MM Liao, JL Kendall ETHICAL AND LEGAL Assessment of the Acute Psychiatric Patients in the Emergency Department: Legal Cases and Caveats B Good, RM Walsh, G Alexander, G Moore Informed Consent Documentation for Lumbar Puncture in the Emergency Department PB Patel, HE Anderson, LD Keenly, DR Vinson Contents continued on page ii A Peer-Reviewed, International Professional Journal
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,855 | 0,786 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».