Notice bibliographique
Résumé
Benchmarking, basically, is the proof of what is possible. In a traditional business setting, benchmarking is the continuous process of measuring one's products or services against one's strongest competitors or those renowned as world-leaders in the field. In its practical application for IVF Centers, benchmarking can be viewed at three levels: Internal benchmarking: comparisons between Centers within a group or network. Competitive benchmarking: comparisons against the direct competition. Functional or generic benchmarking: comparisons against the “best-in-the-world” Centers. For an IVF lab, benchmarking can be seen as verifying that the laboratory outcomes and the Center's clinical success rates are maintained, monitoring the implementation or amendment of processes to improve outcomes to match those of competing Centers, and evaluating the development of better processes or technology to meet, or exceed, the performance of other Centers. Benchmarking is the best way to avoid complacency. Like systems analysis and process control (see Chapters 5 and 6), benchmarking requires the use of Indicators, things that are measured to determine how we are doing. However, because benchmarking requires us to compare Indicators between IVF Labs or Centers, it requires greater care in ensuring that these Indicators are calculated the same: we must not only compare apples with apples, but they must be the same sort of apples, e.g. Granny Smiths, and be ripe. Such considerations are covered later in this chapter after we have established what sort of performance Indicators we might want to use.
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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 | 0,023 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,015 |
| Communication savante | 0,020 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,007 |
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 ».