Notice bibliographique
Résumé
When I first started as a medical student on the wards, I remember very strongly the words of the professor of medicine at the time, who seemed bored with clinical medicine. I can remember very clearly wondering how one could reach this cynical and worldweary state of mind and aimed from that formative stage of my medical career to avoid this end. I look back now, some 25 years down the road, and realise that I too have developed the same attitudes and wonder whether this is just me or whether there is inevitability about our medical life journey that leads us to this particular state of grace. This struck home for me recently where, in my home city of Melbourne, there have been two junior registrars who have committed suicide during the past 12 months. This highlights the fact that medical practitioners and others in the healthcare industry have an increased risk of death from suicide. A recent literature review found that male medical practitioners may be twice as likely to commit suicide as other professional males in general, and female medical practitioners are four to six times more likely to commit suicide than other professional women.1 Obviously this is not only a tragedy for all the families and work colleagues involved, but also an incredible waste of talent and of the community’s investment in the individual’s healthcare training. Unhappy doctors are a worldwide phenomenon.2,3 The Canadian Medical Association,4 in its statement on physician health and wellbeing, stated: “There are indications that physician stress is on the rise; increasingly, medical students, residents and practising physicians are voicing distress and seeking assistance in coping with stresses in their training, practice and personal lives”. There is no reason to suspect that sport and exercise medicine (SEM) physicians …
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,064 | 0,030 |
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 ».