Notice bibliographique
Résumé
Revalidation or the process by which a surgeon demonstrates their right to practice has long been established in the United States and Canada and is currently being introduced in the United Kingdom. Its primary purpose is to demonstrate that surgeons continue to meet the standards that apply in their discipline. Secondary purposes are to promote continuing professional development, encourage improvement in the quality of healthcare and the identification of surgeons for whom there are significant concerns about their fitness to practice and to alert for early signs of deteriorating performance. Finally it is to reassure the public, colleagues and employers that individual surgeons are up to date and fir to practice. Although there are different methods for undertaking revalidation, experiences on the use of self‐regulation have shown that it can be effective and maintain the public trust. This method would seem preferable to the development of a testing culture based on summative examinations. Important principles for revalidation include the College and specialty associations setting of standards and the evidence required and the importance of surgeons gathering the evidence in their personal portfolio. The process should be locally based and include a responsible person who can provide assurance of an individual's continued fitness to practice. The College and specialty associations must provide support and advice to surgeons going through the process. A number of criteria are used including professional standing, evidence of lifelong learning and up to date clinical knowledge primarily through self‐directed learning and self‐assessment. Evaluation of performance in practice can be drawn from outcome data, patient feedback and observations of practice and simulator tests.
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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 | 0,320 | 0,505 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,030 |
| Communication savante | 0,023 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,027 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,015 |
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 ».