Notice bibliographique
Résumé
When I began lecturing on marriage to medical students and physicians about 25 years ago, I used a cartoon to introduce my lectures. The cartoon showed 2 physicians having lunch together in the hospital. The caption says: “Show me a doctor whose wife is happy, and I'll show you a man who's neglecting his practice.” Table 1 Expectations that people bring to a relationship Hopes Needs (conscious and unconscious) Social values Family expectations Economics Religion Ethnicity Fit of the 2 individuals View it in a separate window Fast-forward now to the 21th century and consider the changed demographics: 50% of physicians are women, lots of spouses are men, many physicians do not have wives or husbands but “partners” (who may be the opposite or same sex), and few physicians have or make the time to eat together in the hospital cafeteria. But, with some gender-neutral modernizing, isn't the caption still apt? Aren't physicians still torn between their calling—the needs of their patients—and the needs of their families? Don't some physicians still think that their patients come first and that their spouses or partners must simply understand? In this article, I attempt to answer 4 questions: What do we know about healthy, intimate relationships? What are some of the unique challenges to a relationship posed by a career in medicine? What is the effect of a healthy relationship on physician well-being? What are some strategies to create and maintain relationship intimacy?
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».