Notice bibliographique
Résumé
The future NHS: time for another change?How I agree with Roger Jones' insightful editorial.1 The NHS has experienced an artificial (but nonetheless increasing) divide between primary and secondary care for nearly a quarter of a century now.A parlance has evolved which incorporates concepts such as 'spend' 'provider' and 'activity'.It is regrettable that a whole generation of young medical and nursing staff don't know any different.Prior to leaving general practice a year ago I crossed the primary/secondary care divide for 1 day a week working as a GP with special interest in acute medicine.It was soon apparent that not only did staff in emergency departments speak negatively about 'the GP' or 'the community' but neither had they the slightest idea what went on outside their establishment.Surprisingly perhaps the converse was also true: hospital practice has changed out of all proportion since many of us were juniors.I still believe that being a GP is a wonderful career and things can only go upwards.However it is no coincidence that the most common question I was asked by junior hospital doctor colleagues and those that I trained was how to become a GPwSI in acute medicine.
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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 | 0,016 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,021 |
| Communication savante | 0,019 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,207 | 0,158 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,013 |
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 ».