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Enregistrement W2165427494 · doi:10.1177/1715163514520948

Mixed messages

2014· article· en· W2165427494 sur OpenAlexaffvenue
Meagen Rosenthal, Christopher B. Chen, Kevin Hall, Ross T. Tsuyuki

Notice bibliographique

RevueCanadian Pharmacists Journal / Revue des Pharmaciens du Canada · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlueprintPharmacyPharmacy practicePlan (archaeology)Public relationsMedical educationMedicinePolitical scienceNursingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: More than 5 years ago, the Blueprint for Pharmacy developed a plan for transitioning pharmacy practice toward more patient-centred care. Much of the strategy for change involves communicating the new vision. OBJECTIVE: To evaluate the communication of the Vision for Pharmacy by the organizations and corporations that signed the Blueprint for Pharmacy's Commitment to Act. METHODS: The list of 88 signatories of the Commitment to Act was obtained from the Blueprint for Pharmacy document. The website of each of these signatories was searched for all references to the Blueprint for Pharmacy or Vision for Pharmacy. Each of the identified references was then analyzed using summative content analysis. RESULTS: A total of 934 references were identified from the webpages of the 88 signatories. Of these references, 549 were merely links to the Blueprint for Pharmacy's website, 350 of the references provided some detailed information about the Blueprint for Pharmacy and only 35 references provided any specific plans to transition pharmacy practice. CONCLUSION: Widespread proliferation of the Vision for Pharmacy has not been achieved. One possible explanation for this is that communication of the vision by the signatories has been incomplete. To ensure the success of future communications, change leaders must develop strategies that consider how individual pharmacists and pharmacies understand the message.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,243
Score d'incertitude au seuil0,813

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2430,072

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.

Tête enseignante Opus0,119
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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